Большинство приложений и платформ в сфере здорового образа жизни нацелены на то, чтобы помочь своим пользователям лучше спать, оптимизировать питание, улучшить физическую форму или снизить уровень стресса. Способы достижения этих целей включают предложение планов и советов клиентам на разных уровнях персонализации. «Персонализация» стала модным словом в отрасли, и для меня оно приобрело негативный оттенок, потому что предлагаемый уровень персонализации может оставаться поверхностным. Например, «индивидуальный» может просто означать, что пользователь должен заполнить простой опрос о своем образе жизни в процессе регистрации или что рекомендации основаны на целях пользователя в отношении здоровья. Часто это оставляет пользователей, таких как я, недовольными поддержкой, которую я действительно получаю в своем путешествии.
Ожидается, что благодаря недавним разработкам и внедрению генеративного ИИ (вспомните ChatGPT) и слухам об услугах Apple по медицинскому коучингу на основе ИИ продукты в сфере здорового образа жизни обеспечат беспрецедентный уровень персонализации, чтобы оставаться актуальными на одном из самых конкурентных рынков.
Я Татьяна Вайс, основательница Panda Insight, стартапа в области здоровья и хорошего самочувствия с использованием искусственного интеллекта, и я хочу показать вам, как сегодня вы можете привнести непревзойденный уровень персонализации с тренером по AI Health в свое существующее приложение или платформу.
Предложение персонализированного контента, такого как оздоровительные программы, рецепты и клипы с тренировками, является важным компонентом приложений для здоровья и хорошего самочувствия. Для меня самый высокий уровень персонализации означает рассмотрение всей информации и данных, доступных о пользователе, для разработки индивидуальных и мотивирующих программ и, в идеале, наиболее подходящего обучения для его здоровья, а также с учетом его текущего настроения и уровня стресса. Таким образом, мы можем гарантировать, что программа действительно мотивирует, что пользователи выполняют ее и достигают своих целей.
Тем не менее, разработать эффективную и точную систему, обеспечивающую высокоуровневую персонализацию, легче сказать, чем сделать, если мы посмотрим на набор инструментов кодирования, который в основном используется для персонализации контента. Если придерживаться хорошо известных деревьев if-else, вы столкнетесь со значительными недостатками. Их не только сложно обновлять, но они также требуют совместной работы нескольких команд при введении нового контента или условий. Представьте себе сложное дерево «если-иначе» с многочисленными ветвями и точками принятия решений. Обновление одного условия или переменной в этой сложной структуре может создать волновой эффект, требующий обширных изменений во всем дереве. Это может привести к увеличению вероятности человеческих ошибок, конфликтов кода и даже программных ошибок. Эта негибкость оказывается неприемлемой в нашем быстро меняющемся мире, где адаптируемость, гибкость и эффективное сотрудничество имеют решающее значение для успеха.
Современные методы машинного обучения, такие как совместная фильтрация, глубокое обучение и цифровые двойники, могут обрабатывать большие наборы данных и предоставлять более точные персонализированные рекомендации. Цифровые двойники, виртуальные копии физических систем, способные моделировать различные сценарии, особенно перспективны для персонализированных рекомендаций по здоровью и благополучию. Используя эти методы, приложения для здоровья и хорошего самочувствия могут предоставлять превосходные рекомендации, что приводит к повышению вовлеченности, удовлетворенности и, в конечном итоге, к более здоровому образу жизни. Однако создание надежной рекомендательной системы на базе ИИ — это ресурсоемкий и трудоемкий процесс, требующий опыта. Он включает в себя сбор данных, очистку, маркировку, построение модели и обучение, тестирование, проверку и постоянное улучшение.
В настоящее время Apple, как утверждается, разрабатывает службу коучинга по вопросам здоровья, используя искусственный интеллект и данные Apple Watch для предоставления индивидуальных программ коучинга. Эта новаторская разработка может существенно повлиять на сектор здоровья и хорошего самочувствия. По мере того как все больше таких гигантов, как Apple, инвестируют в передовые технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, более мелкие компании, разрабатывающие приложения для здоровья и хорошего самочувствия, могут испытывать трудности с конкуренцией. Для разработки эффективной рекомендательной системы требуется специальная группа специалистов по обработке и анализу данных и значительные ресурсы, которых не хватает многим небольшим компаниям.
К счастью, вам не нужно делать всю тяжелую работу, чтобы самостоятельно разработать тренера по здоровью с искусственным интеллектом, который будет полностью соответствовать вашим конкретным потребностям. Мы основали Panda Insight как команду специалистов по данным и психологов с миссией сделать здоровый образ жизни легким и легким для каждого человека. Для этого мы разработали рекомендательную систему, которую может использовать каждая компания, связанная со здоровьем и благополучием, для создания персонализированной системы коучинга в рамках своего существующего продукта. Наши три основных инструмента можно легко настроить для удовлетворения уникальных потребностей различных вариантов использования:
- Мастер контента предлагает настраиваемые, контекстно-зависимые советы на основе данных о здоровье и предпочтениях пользователей. Этот инструмент гарантирует, что пользователи получат актуальный и привлекательный контент, который соответствует их целям в отношении здоровья.
- Behavior Detective использует расширенную аналитику и машинное обучение для медицинских приложений, чтобы изучать поведение пользователей, выявлять закономерности и предлагать персонализированные рекомендации и вмешательства. Это особенно полезно для выявления рисков для здоровья и принятия упреждающих мер для предотвращения негативных последствий для здоровья.
- User-Whisperer использует обработку естественного языка и анализ настроений, чтобы понять предпочтения пользователей и стили общения. Этот инструмент делает взаимодействие интересным, актуальным и персонализированным, что повышает вовлеченность пользователей.
Наша система работает, анализируя биомаркеры пользователя и контекстуальные данные носимых устройств, которые затем используются для создания цифрового ИИ-двойника для каждого отдельного пользователя. Этот AI Twin реализует индивидуально обучаемые модели искусственного интеллекта на основе ежедневных данных с носимых устройств и смартфонов, предоставляя гиперперсонализированные рекомендации, адаптированные для каждого пользователя. Используя эти инструменты, наша система облегчает пользователям принятие обоснованных решений о своем здоровье на основе персонализированных сведений и рекомендаций, что в конечном итоге улучшает их общее состояние здоровья. Все инструменты Panda Insight легко интегрируются с вашим приложением или платформой. Настраиваемые параметры API для разработки приложений для здоровья и хорошего самочувствия обеспечивают адаптируемость и настройку, позволяя повысить вовлеченность пользователей и предоставлять индивидуальные услуги для здоровья.
Таким образом, создание эффективной системы рекомендаций для приложений для здоровья и хорошего самочувствия — сложная и трудоемкая задача, требующая опыта и ресурсов. Деревья «если-иначе» уже недостаточно для управления сложными данными, а передовые методы машинного обучения, такие как цифровые двойники, необходимы для точных, персонализированных рекомендаций. По мере того, как все больше корпораций, таких как Apple, инвестируют в ИИ и машинное обучение, небольшим компаниям, разрабатывающим приложения для здоровья и хорошего самочувствия, может потребоваться ускорить свою игру с ИИ. Не позволяйте сложности разработки коучинга здоровья на основе ИИ мешать работе ваших пользователей. Не ждите, пока технические гиганты решат проблемы ваших пользователей — начните работать прямо сейчас!
