迈向自动化与个性化移动健康干预：一种交互式机器学习视角

机器学习（ML）是计算机科学与医疗保健中增长最快的领域，在改进医学诊断、疾病分析与预防方面提供未来益处。本文中，我们介绍交互式机器学习（iML）在远程医疗系统中的应用，以实现用于生活方式促进的自动化与个性化干预。我们首先给出系统的高层架构及构成整体架构的组件。然后阐述交互式机器学习流程设计。预测模型预期通过参与者档案、活动表现及护理者反馈进行训练。最后，我们展示系统实现期间的一些初步结果并讨论未来方向。我们设想所提系统以数字化实现，并在行为上设计以促进健康生活方式与活动，从而预防用户罹患慢性病的风险。