ادغام دستگاه های موبایل و پوشیدنی با هوش مصنوعی مولد، عصر جدیدی را در مربیگری سلامت شخصی باز می کند. این ترکیب که به آن مربی سلامت هوش مصنوعی می‌گویند، راهنمایی‌های مستمر و شخصی‌شده را ارائه می‌کند که روش‌های سنتی نمی‌توانند ارائه کنند. در این مقاله، ما این پیشرفت هیجان‌انگیز را بررسی می‌کنیم و کشف می‌کنیم که چگونه این دو پویا قرار است سلامت شخصی را متحول کند و آن را دست یافتنی‌تر و مؤثرتر از همیشه کند.
📷
در زندگی پرمشغله ما، حفظ سلامتی شخصی اغلب می تواند بسیار دشوار باشد. تقابل مداوم بین زمان کار، خانواده و شخصی، یافتن تعادل سالم را دلهره آور می کند. آمارهای نگران کننده نشان می دهد که ۶۳ درصد از مرگ و میرهای جهانی ناشی از بیماری های مزمن است و سازمان بهداشت جهانی (WHO) سالانه 38 میلیون مرگ را به بیماری های غیرواگیر نسبت می دهد. در ایالات متحده، حدود 40٪ از بزرگسالان حداقل با دو بیماری مزمن زندگی می کنند که ۸۰ درصد آنها تحت تأثیر عوامل سبک زندگی مانند رژیم غذایی و ورزش هستند. روش‌های سنتی ردیابی سلامت، مانند ویزیت‌های گاه به گاه پزشک یا برنامه‌های تمرینی نامنظم، اغلب راهنمایی‌های مستمر و شخصی‌سازی شده مورد نیاز ما را ارائه نمی‌کنند.
دستگاه‌های موبایل و پوشیدنی اکنون می‌توانند داده‌های پیوسته و دقیقی را در مورد وضعیت و رفتارهای فیزیولوژیکی فرد، مانند تعداد گام‌ها، تغییرات ضربان قلب و مدت زمان خواب ارائه دهند. در حالی که این دستگاه‌ها افراد را قادر می‌سازد تا نقاط بازرسی سلامتی خود را که انگیزه رفتار سالم را برمی‌انگیزد، نظارت کنند، نیاز به فناوری وجود دارد که بتواند مانند یک پزشک شخصی برای استدلال با داده‌های سلامت شخصی بر اساس دانش پزشکی عمل کند و بینش‌ها و توصیه‌های شخصی اضافی را برای کمک به افراد در دستیابی به آنها ارائه دهد. اهداف سلامتی آنها
اینجاست که هوش مصنوعی مولد وارد عمل می شود. هوش مصنوعی مولد با توانایی قابل توجه خود در تجزیه و تحلیل و تفسیر داده های سلامت پیچیده و چندوجهی، می تواند شکاف بین داده های خام و بینش های بهداشتی عملی را پر کند. سیستم هوشمندی را تصور کنید که نه تنها گام‌های روزانه و کیفیت خواب شما را ردیابی می‌کند، بلکه به الگوهایی مانند افزایش ضربان قلب پس از جلسات استرس‌زا توجه می‌کند و تمرین‌های تنفسی را برای آرام کردن شما پیشنهاد می‌کند. با استفاده از قدرت هوش مصنوعی مولد، این سیستم‌ها می‌توانند توصیه‌های بهداشتی بسیار شخصی‌سازی شده را ارائه دهند و داده‌ها را به توصیه‌های معنی‌داری تبدیل کنند که به‌طور خاص برای شما طراحی شده‌اند.
مربی سلامت هوش مصنوعی یک ابزار دیجیتالی است که داده‌های کاربر، عادات سبک زندگی و معیارهای سلامتی را برای ارائه راهنمایی شخصی تجزیه و تحلیل می‌کند. مربیان سلامت هوش مصنوعی با پردازش اطلاعات از دستگاه‌های پوشیدنی، برنامه‌های تلفن همراه و ورودی‌های کاربر، نشانگرهای زیستی مانند ریتم ضربان قلب، الگوهای خواب و روال‌های ورزشی را به دقت بررسی می‌کنند. برخلاف توصیه‌های عمومی، مربیان سلامت هوش مصنوعی توصیه‌های خود را با شرایط منحصربه‌فرد هر فرد، اعم از تنظیم عادات غذایی، بهینه‌سازی الگوهای خواب، یا افزایش روال‌های ورزشی، تنظیم می‌کنند.
مربی سلامت هوش مصنوعی دستگاه‌های جمع‌آوری داده‌های شخصی‌شده مانند تلفن‌های همراه و پوشیدنی‌ها را با هوش مصنوعی مولد ادغام می‌کند تا بینش‌ها و توصیه‌های سفارشی‌شده برای رفاه فردی ارائه دهد. تصور کنید به دنبال مشاوره برای بهبود کیفیت خواب هستید. پرداختن به این پرسش به ظاهر ساده شامل تجزیه و تحلیل دقیق، از جمله ارزیابی در دسترس بودن داده ها، محاسبه میانگین مدت خواب، شناسایی الگوهای خواب نامنظم، و زمینه سازی این بینش ها در ملاحظات بهداشتی گسترده تر و هنجارهای جمعیت است. مربیان سلامت هوش مصنوعی به عنوان ابزار حمایتی عمل می‌کنند، انتخاب‌های سالم‌تر را تشویق می‌کنند، نقاط عطف را جشن می‌گیرند و ثبات را در سفرهای سلامتی شخصی تقویت می‌کنند.
با درک پتانسیل امیدوارکننده هوش مصنوعی مولد در مربیگری سلامت، گوگل و OpenAI، بازیگران کلیدی در این زمینه، توجه خود را به این حوزه نوآورانه معطوف کرده‌اند. گوگل این تلاش را با توسعه ابزار پیشرفته PH-LLM رهبری می‌کند، در حالی که OpenAI نیز با مربی سلامت هوش مصنوعی خود از طریق استارت‌آپ Thrive AI Health پیشرفت می‌کند:
مدل زبان بزرگ سلامت شخصی (PH-LLM) توسط DeepMind Google برای پردازش داده های سلامت شخصی و ایجاد بینش و توصیه هایی برای بهبود الگوهای خواب و تناسب اندام طراحی شده است. این یک نسخه دقیق از مدل Gemini گوگل است ، یک هوش مصنوعی چندوجهی که قادر به درک و تولید محتوا در قالب‌های مختلف مانند متن، صدا، تصویر و ویدئو است. با استفاده از رمزگذار چندوجهی Gemini، PH-LLM در درک متن و استدلال، و تفسیر داده‌های حسگر سری زمانی خام از پوشیدنی‌ها، مانند تغییرات ضربان قلب و تعداد تنفس، برتری می‌یابد.
DeepMind PH-LLM را با یک چارچوب عامل ادغام می کند تا از قابلیت های تولید کد و ابزارهای بازیابی اطلاعات استفاده کند. این ترکیب عامل را قادر می‌سازد تا داده‌های دستگاه‌های پوشیدنی را با استفاده از مفسر پایتون پردازش کند، محاسبات پیچیده را انجام دهد و روندها را شناسایی کند. همچنین با دسترسی به پایگاه دانش از طریق یک موتور جستجو، دانش بهداشتی اضافی را ادغام می کند و اطلاعات پزشکی و بهداشتی به روز را در پاسخ های خود گنجانده است. از طریق استدلال چند مرحله‌ای تکراری با داده‌های فردی، دانش پزشکی، و درخواست‌های خاص کاربر، عامل بینش‌ها و توصیه‌های مناسبی را ایجاد می‌کند.
به عنوان مثال، وقتی از شما می پرسند: “چگونه می توانم در طول روز احساس بیداری و انرژی بیشتری داشته باشم؟” این سیستم منابع معتبر از اینترنت را جستجو می کند و متوجه می شود که بزرگسالان باید ۷ تا ۹ ساعت بخوابند، در فضای باز ورزش کنند و احساسات منفی را برای سطوح انرژی بهتر مدیریت کنند. سپس داده های کاربر را تجزیه و تحلیل می کند و یک پرس و جوی خاص پایتون را برای استخراج اطلاعات مرتبط فرموله می کند. بر اساس این تحلیل، سیستم ممکن است پاسخ دهد: «به اندازه کافی بخوابید: بیشتر بزرگسالان به ۷ تا ۹ ساعت خواب در شب نیاز دارند. این واقعیت که شما در ۳۰ درصد شب ها کمتر از ۷ ساعت می خوابید، نشان می دهد که ممکن است از افزایش مدت زمان خواب خود بهره مند شوید.
با ترکیب نظارت مستمر داده ها با استدلال پیشرفته هوش مصنوعی، PH-LLM توصیه های بهداشتی بسیار شخصی سازی شده را ارائه می دهد و داده ها را به توصیه های عملی تبدیل می کند که به طور خاص برای هر کاربر طراحی شده است.
بر اساس گزارش‌ها، Thrive AI Health که توسط OpenAI Startup Fund و Thrive Global تامین می‌شود، در حال توسعه یک مربی سلامت هوش مصنوعی فوق‌شخصی است که به عنوان یک برنامه تلفن همراه و در محصولات سازمانی Thrive Global در دسترس است. این مربی هوش مصنوعی در مورد بهترین علم مورد بررسی و روش شناسی تغییر رفتار Thrive، از جمله Microsteps – اقدامات کوچک روزانه که منجر به عادات سالم تر می شود، آموزش خواهد دید. همچنین از داده‌های بیومتریک شخصی، آزمایشگاهی و سایر داده‌های پزشکی که برای اشتراک‌گذاری انتخاب می‌کنید، استفاده می‌کند و ترجیحات و الگوهای شما را در پنج رفتار کلیدی یاد می‌گیرد: کیفیت خواب، ترجیحات غذایی، عادات ورزشی، کاهش استرس و الگوهای حرکتی. این مربی هوش مصنوعی با حافظه بلندمدت خود، تلنگرها و توصیه‌های شخصی‌سازی شده را در زمان واقعی ارائه می‌کند و به شما کمک می‌کند تا بر روی رفتارهای روزانه برای بهبود سلامت خود عمل کنید.
در حالی که مربیان سلامت هوش مصنوعی به عنوان ابزاری امیدوارکننده برای مبارزه با بیماری‌های مزمن در نظر گرفته می‌شوند، منتقدان استدلال می‌کنند که آنها اغلب عوامل اجتماعی حیاتی به نام عوامل اجتماعی تعیین‌کننده سلامت را نادیده می‌گیرند. این عوامل، از جمله دسترسی به مراقبت های بهداشتی، غذای مغذی و اوقات فراغت، به طور قابل توجهی بر نتایج بهداشت عمومی تأثیر می گذارد. منتقدان هشدار می‌دهند که مربیان هوش مصنوعی در معرض خطر ساده‌سازی بیش از حد چالش‌های بهداشتی و نادیده گرفتن زمینه‌های اجتماعی گسترده‌تر هستند که برای بهبود رفاه کلی بدون در نظر گرفتن این عوامل ضروری است.
علاوه بر این، اطمینان از ایمنی و کارایی مربیان سلامت هوش مصنوعی بسیار مهم است. افراد باید احساس قدرت کنند تا سلامت روزانه خود را با اطمینان مدیریت کنند و اعتماد کنند که این فناوری ها به استانداردهای دقیق پایبند هستند و از داده های خود محافظت می کنند. همانطور که این ابزارها تکامل می یابند، پرداختن به این چالش ها برای تحقق پتانسیل کامل آنها در حمایت از سفرهای سلامت فردی و پیشبرد نتایج بهداشت عمومی در سطح جهانی ضروری است.
مربیان سلامت هوش مصنوعی قرار است نحوه رویکرد ما به سلامت شخصی را با ترکیب دستگاه‌های موبایل و پوشیدنی با هوش مصنوعی مولد تغییر دهند. این مشارکت راهنمایی مستمر و شخصی ارائه می دهد که روش های سنتی به سادگی نمی توانند با آن مطابقت داشته باشند. از آنجایی که بازیگران بزرگی مانند گوگل و OpenAI روی این فناوری سرمایه گذاری می کنند، پتانسیل برای نتایج سلامتی بهتر امیدوارکننده است. با این حال، پرداختن به عوامل اجتماعی موثر بر سلامت و اطمینان از ایمن و قابل اعتماد بودن این ابزار بسیار مهم است. با توسعه مدبرانه و توجه به این چالش ها، مربیان سلامت هوش مصنوعی می توانند نقشی کلیدی در ایجاد آینده ای سالم برای همه ایفا کنند.
