An AI-driven framework for the prediction of personalised health response to air pollution

要約

大気汚染は、公衆衛生に大きな脅威をもたらし、多くの呼吸器疾患および心血管疾患を引き起こしたり悪化させたりします。
さらに、気候変動は山火事や熱波などのより極端な気象現象をもたらしており、汚染のレベルを高め、汚染曝露の影響を悪化させる可能性があります。
個人的なセンシングの最近の進歩により、行動および生理学的データの収集が変化し、ヘルスケアの新たな改善の可能性につながりました。
個人の健康結果を監視および予測するために、時系列予測を行うためのAIの新しい機能とともに、このデータを活用したいと考えています。
したがって、ウェアラブルフィットネスデバイスからの生理学的データをリアルタイムの環境露出と統合することにより、汚染に対するパーソナライズされた健康応答を予測するための新しいワークフローを提示します。
データは、安全で倫理的な方法でさまざまなソースから収集され、クラウドベースのモジュラーフレームワーク内の汚染曝露に対する個々の健康反応を予測するためにAIモデルをトレーニングするために使用されます。
AIモデル（この場合の敵対的自動エンコーダーニューラルネットワーク）は、時間依存の健康シグナルを正確に再構築し、汚染に対する非線形反応をキャプチャすることを実証します。
転送学習は、個人のスマートウォッチからのデータを使用して適用されます。これにより、AIモデルの一般化能力が向上し、実際のユーザー生成データへのアプローチの適応性が示されます。

要約(オリジナル)

Air pollution poses a significant threat to public health, causing or exacerbating many respiratory and cardiovascular diseases. In addition, climate change is bringing about more extreme weather events such as wildfires and heatwaves, which can increase levels of pollution and worsen the effects of pollution exposure. Recent advances in personal sensing have transformed the collection of behavioural and physiological data, leading to the potential for new improvements in healthcare. We wish to capitalise on this data, alongside new capabilities in AI for making time series predictions, in order to monitor and predict health outcomes for an individual. Thus, we present a novel workflow for predicting personalised health responses to pollution by integrating physiological data from wearable fitness devices with real-time environmental exposures. The data is collected from various sources in a secure and ethical manner, and is used to train an AI model to predict individual health responses to pollution exposure within a cloud-based, modular framework. We demonstrate that the AI model — an Adversarial Autoencoder neural network in this case — accurately reconstructs time-dependent health signals and captures nonlinear responses to pollution. Transfer learning is applied using data from a personal smartwatch, which increases the generalisation abilities of the AI model and illustrates the adaptability of the approach to real-world, user-generated data.

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