SigmaScheduling：面向智能移动健康干预的基于不确定性的决策点调度方法
人工智能
2025-09-16 v2
摘要
及时决策是移动健康 (mHealth) 干预有效性的关键。在预定义的时间点（称为"决策点"），智能 mHealth 系统（如即时自适应干预 JITAIs）从传感器或调查数据估计个体的生物行为背景，并确定是否及如何干预。针对习惯性行为（如口腔清洁）的干预，其有效性往往取决于在目标行为可能发生前准时提供支持。当前做法在用户提供的行为时间前以固定间隔（例如一小时）安排决策点，且该固定间隔对所有个体相同。然而，这种一刀切的方法对习惯不规则的个体效果不佳，常常在目标行为已发生后才安排决策点，导致干预失效。本文提出 SigmaScheduling 方法，基于预测行为时间的不确定性动态安排决策点。当行为时间更可预测时，SigmaScheduling 在预测行为时间附近安排决策点；当时间不确定时，SigmaScheduling 在预测行为时间更早安排决策点，从而提高及时干预的可能性。我们使用来自 68 名参与者在 10 周 Oralytics 临床试验中的真实数据评估了 SigmaScheduling。结果显示，SigmaScheduling 在至少 70% 的情况下确保决策点在刷牙事件之前，从而保留干预和影响行为的机会。我们的结果表明，SigmaScheduling 可推动精准 mHealth 发展，尤其适用于面向时间敏感、习惯性行为（如口腔清洁或饮食习惯）的 JITAIs。
引用
@article{arxiv.2507.10798,
title = {SigmaScheduling: Uncertainty-Informed Scheduling of Decision Points for Intelligent Mobile Health Interventions},
author = {Asim H. Gazi and Bhanu Teja Gullapalli and Daiqi Gao and Benjamin M. Marlin and Vivek Shetty and Susan A. Murphy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.10798},
year = {2025}
}
备注
4 pages, 3 figures, Accepted to the IEEE-EMBS International Conference on Body Sensor Networks (BSN) 2025