Visión de PAL sobre el apoyo a la salud y la cognición. Crédito:Khan et al.
Los investigadores del MIT Media Lab han desarrollado una plataforma portátil que proporciona información en tiempo real, personalizado, y apoyo cognitivo y de salud consciente del contexto. Su sistema, llamado aprendiz activo personalizado (PAL), se presentó en un artículo publicado previamente en arXiv.
Los avances recientes en inteligencia artificial (IA) han permitido el desarrollo de herramientas que pueden analizar grandes cantidades de datos para prevenir o monitorear una variedad de condiciones de salud física y mental. Estas herramientas incluyen sistemas médicos basados en datos para la predicción o prevención de problemas de salud, plataformas móviles que brindan apoyo psicológico y sistemas de aumento de inteligencia (IA), que están diseñados para mejorar las habilidades cognitivas como la memoria, aprendizaje o toma de decisiones.
"Creemos que el apoyo a la salud y la cognición eficaz y holístico requiere combinar la medicina basada en datos, psicología móvil, y cognición mejorada para proporcionar en tiempo real, soporte personalizado y sensible al contexto para los usuarios, ", escribieron los investigadores del MIT en su artículo." Si bien la medicina basada en datos puede brindar conocimientos prácticos a los usuarios, La psicología móvil y la mejora cognitiva pueden proporcionar apoyo psicológico y cognitivo para capacitar a los usuarios para que actúen sobre la base de conocimientos personalizados ".
CAMARADA, el nuevo sistema desarrollado por los investigadores, tiene varios componentes:un dispositivo portátil, una aplicación móvil, una base de datos en la nube, una aplicación web de visualización de datos, y un servidor de aprendizaje automático. El dispositivo portátil utiliza sensores multimodales (es decir, una cámara, un micrófono y un monitor de frecuencia cardíaca), aprendizaje automático y audio de oído abierto para proporcionar conocimientos cognitivos, apoyo conductual y psicológico a sus usuarios. El dispositivo es modular, lo que significa que los componentes se pueden quitar o agregar fácilmente.
Crédito:Khan et al.
Usando PAL, Los desarrolladores pueden crear rápidamente una variedad de plataformas y aplicaciones que ofrecen información y soporte útiles basados en datos relacionados con la salud. Por ejemplo, PAL permite a los usuarios rastrear correlaciones a largo plazo entre sus actividades diarias y estados fisiológicos, para que puedan tomar decisiones de estilo de vida más informadas. Los profesionales sanitarios también podrían utilizar el sistema para recibir información personalizada sobre sus pacientes en tiempo real.
"PAL es flexible, modular, y la plataforma extensible combina las tendencias en la medicina basada en datos, psicología móvil, y mejora cognitiva para respaldar aplicaciones de salud y cognición impulsadas por datos y potenciadoras, "escribieron los investigadores.
En su artículo reciente, los investigadores presentaron una versión de código abierto de PAL que cualquiera puede usar para desarrollar sus propias aplicaciones para el apoyo de la salud y la cognición. A su lado han abierto tres ejemplos de plataformas desarrolladas con PAL, uno para la memoria basada en la cara, uno para el aprendizaje de idiomas contextual y otro para el apoyo psicológico basado en la frecuencia cardíaca.
"Diseñamos PAL para que sea el compañero constante del usuario, para ayudar a los usuarios a rastrear sus actividades y estados fisiológicos a lo largo del tiempo y aprender las correlaciones entre sus actividades y estados fisiológicos, "escribieron los investigadores". La plataforma sensible al contexto de PAL también proporciona Intervenciones personalizadas y sensibles al contexto para los usuarios para no solo fomentar la autoconciencia, sino también la autoayuda y el cambio ".
En el futuro, el sistema desarrollado por este equipo de investigadores podría ayudar al desarrollo de numerosas plataformas destinadas a fomentar una mayor salud y bienestar psicológico. El equipo ahora planea implementar PAL a mayor escala y probar su efectividad para diferentes aplicaciones. También esperan mejorar los componentes de visualización de datos y aprendizaje automático del sistema, para cubrir una gama aún más amplia de posibles casos de uso. Finalmente, a los investigadores les gustaría crear una plataforma de datos abiertos que permita a los desarrolladores compartir los datos de PAL de manera más segura, por ejemplo, mediante el uso de técnicas de privacidad diferencial.
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