私たちの健康と日常行動に寄り添うモバイルやウェアラブルデバイスは、歩数や心拍変動、睡眠時間など、豊かなデータを提供します。これらのデータを元に、個々人の健康状態をモニタリングし、健康的な行動を促すことが可能です。本研究では、AIモデルによって個人に合わせた洞察とアドバイスを提供するための新たなアプローチを説明しています。
個人の健康データは時系列で複雑かつ断片的な情報を含むため、それを理解し、個人の健康状態に基づいた適切な推薦を行うためには、AIモデルが健康データを深く理解する必要があります。
たとえ「どうすればより良い睡眠を取れるか」という一見シンプルな質問にも、平均睡眠時間を計算したり、一定期間にわたる睡眠パターンの異常を特定するなど、多くの分析ステップが必要です。
我々の研究は、次世代のAIモデルによってどのようにしてこれらの複雑なタスクに対応できるかを示し、新たなベンチマークデータセットや健康タスクについても探求しています。これらの研究が、真にパーソナライズされた健康アシスタントの開発に不可欠な要素となるでしょう。
出典 : https://research.google/blog/advancing-personal-health-and-wellness-insights-with-ai/