Ученые из Стэнфорда, Гарварда и Мичиганского университета разработали AI-фрэймворк, который формирует рекомендации в мобильных фитнес- и mHealth-приложениях. Рекомендации направлены на поощрение здорового образ жизни.
Фитнес-приложения просят пользователей, например, с низкой физической нагрузкой прогуляться. Эффективность зависит от своевременности отправки уведомлений при оптимальном их количестве. Навязчивые приложения пользователь может удалить или снизить оценку.
Система искусственного интеллекта (AI) IntelligentPooling изучает оптимальность времени отправки уведомлений и их количество для каждого пользователя. Решение индексирует время принятия решения (период, в течение которого рекомендация актуальна) для каждого пользователя и позволяет выбирать программы для здорового образа жизни. Со временем система разрабатывает индивидуальные политики, алгоритмически обучаясь на собранных с устройств данных.
Ученые протестировали решение с умными часами Fitbit Versa на 10 добровольцах (они также участвовали в более крупном исследовании по оптимизации способов лечения гипертонии). Три месяца пять раз в день предложения по физической активности менялись для каждого участника с учетом информации датчиков: местоположения, погоды, времени суток и дня недели. На основе 107 единиц наблюдения IntelligentPooling определяло и принимало решение о необходимости отправки уведомления с предложением совершить какое-либо упражнение из соответствующей программы.
IntelligentPooling, по словам ученых, предложил «полный спектр» доступных программ для поддержки здорового образа жизни при постепенном снижении частоты уведомлений.
Однако выборка была небольшой, поэтому воздействие IntelligentPooling на показатели здоровья оценить проблематично. Вероятно, ученые подключат к тестированию новых добровольцев. В целом, цель была достигнута: ограниченное количество данных все же позволило составить персонализированные политики и программы для каждого человека.