Daily Arxiv

전 세계에서 발간되는 인공지능 관련 논문을 정리하는 페이지 입니다.
본 페이지는 Google Gemini를 활용해 요약 정리하며, 비영리로 운영 됩니다.
논문에 대한 저작권은 저자 및 해당 기관에 있으며, 공유 시 출처만 명기하면 됩니다.

Uncertainty-Informed Scheduling of Decision Points for Intelligent Mobile Health Interventions

Created by
  • Haebom

저자

Asim H. Gazi, Bhanu T. Gullapalli, Daiqi Gao, Benjamin M. Marlin, Vivek Shetty, Susan A. Murphy

개요

본 논문은 모바일 건강(mHealth) 개입의 효과를 높이기 위해, 특히 습관적 행동(예: 구강 위생)에 대한 적시 개입을 위한 새로운 스케줄링 방법인 SigmaScheduling을 제안한다. 기존의 고정된 간격으로 결정 시점을 설정하는 방식과 달리, SigmaScheduling은 예측된 행동 시간의 불확실성을 기반으로 동적으로 결정 시점을 조정한다. 행동 시간 예측의 정확도가 높을수록 결정 시점을 예측 시간에 가깝게 설정하고, 불확실성이 높을수록 더 일찍 설정하여 적시 개입 가능성을 높인다. 68명의 참가자를 대상으로 10주간 진행된 Oralytics(구강 위생 개선을 위한 JITAI) 실험을 통해 SigmaScheduling의 효과를 평가하였으며, 결정 시점이 양치질 이벤트에 앞서 발생할 가능성을 70% 이상 증가시켰음을 확인하였다. 이는 특히 시간에 민감한 습관적 행동을 표적으로 하는 JITAIs의 정밀도를 높이는 데 기여할 수 있음을 시사한다.

시사점, 한계점

•
시사점:
◦
예측 불확실성을 고려한 동적 스케줄링을 통해 mHealth 개입의 효율성을 향상시킬 수 있음을 보여줌.
◦
시간에 민감한 습관적 행동 변화를 위한 JITAI의 정밀도를 높일 수 있는 새로운 방법 제시.
◦
실제 데이터를 기반으로 한 실험 결과를 통해 SigmaScheduling의 효과를 검증.
•
한계점:
◦
Oralytics라는 특정 JITAI와 구강 위생이라는 특정 행동에 대한 연구 결과이므로, 다른 mHealth 개입이나 행동 유형으로 일반화하는 데에는 추가 연구가 필요함.
◦
연구 참가자 수가 제한적일 수 있음.
◦
SigmaScheduling의 장기적인 효과 및 유지 가능성에 대한 추가 연구가 필요함.
👍
Made with Slashpage