Health Guardian：利用多模态数据理解个体健康

人工智能（AI）在革新数字健康领域（改善疾病诊断、治疗与预防）方面展现出巨大潜力。本文描述Health Guardian平台，这是由IBM数字健康团队开发的非商业、基于科学研究平台，用于将AI研究快速转化为基于云的微服务。该平台可从包括可穿戴设备与移动应用在内的各类数字设备收集健康相关数据。其灵活架构支持接受文本、音频、视频等多样数据类型的微服务，通过捕获语音、面部与运动生物信号，拓展数字健康评估范围并实现整体健康评价。这些微服务可部署至通过临床任务管理器（CTM）指定的临床队列。CTM随后收集多模态临床数据，可迭代提升AI预测模型精度、发现新疾病机制或识别新型生物标志物。本文重点介绍三种具不同输入数据类型的微服务，包括用于抑郁评估的基于文本的微服务、用于坐立 mobility 评估的基于视频的微服务，以及用于功能性活动能力评估的基于可穿戴设备的微服务。CTM亦作为帮助设计与建立临床研究以释放平台全部潜力的工具被讨论。目前，Health Guardian平台正与研究伙伴合作，利用多种输入源优化AI模型开发。该方法精简研究工作、提升效率，并促进数字健康应用的开发与验证。