Personalizing Digital Health Behavior Change Interventions using Machine Learning and Domain Knowledge

要約

タイトル：機械学習とドメイン知識を用いたデジタル健康行動変容介入のパーソナライズ

要約：
– 患者が行動変容介入（BCI）に従うのを助けるバーチャルコーチングシステムを開発している。
– 提案されたシステムは、患者が対象の行動を行うかどうかを予測し、特徴制御の対事実的な例を使用してBCIのパーソナライズをガイドする。
– 我々は、介入への受容性の異なるシミュレーションされた患者データを用いて予測モデルを評価した。

要点：
– デジタル健康行動変容介入を支援するバーチャルコーチングシステムの開発が行われている。
– 患者が対象の行動を行うかどうかを予測し、パーソナライズされた介入を提供するために、機械学習とドメイン知識が活用されている。
– パーソナライズされた介入の効果を評価するために、シミュレーションされた患者データが使用されている。

要約(オリジナル)

We are developing a virtual coaching system that helps patients adhere to behavior change interventions (BCI). Our proposed system predicts whether a patient will perform the targeted behavior and uses counterfactual examples with feature control to guide personalizsation of BCI. We evaluated our prediction model using simulated patient data with varying levels of receptivity to intervention.

arxiv情報

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arxiv.jp, OpenAI