近年来，医疗保健领域开始从原有的治疗疾病向倡导健康生活转变。可移动穿戴设备在硬件和软件方面的突破以及它们与人工智能（AI）的算力进步相结合，扩大了健康指导等相关应用的规模，在一定层面上可以促进健康自动化的实现。

但对于生物医学工程领域，健康并不是那么容易用一个统一的标准来定义，因为健康在本质上是多维的，它对数据科学和人工智能的结构化方法提出了挑战。目前，人工智能算法，包括有监督和无监督的机器学习和深度学习算法等都得到了一些应用，随着这些人工智能算法的进步，它们在健康设备上的应用越来越多。

从被动监测器到主动血液测试的不同信息来源的信息都已经可以被利用，人工智能算法可以全面分析不同来源的信息。

01 饮食监督

饮食是影响身体健康的重要因素，不健康的饮食习惯会有肥胖、糖尿病以及代谢问题，而这些问题又会影响全因死亡率和心血管疾病的死亡率。为了降低这些疾病的风险，膳食指南甚至可以开出长期营养建议，例如选择何种具体食物和食物类别，如使用复合碳水化合物代替简单碳水化合物。但是，人们通常很难坚持复杂的饮食方案，并且缺乏对健康饮食组成部分的了解。因此，通过跟踪食物消耗，不仅能帮助个人预防疾病，而且有利于患者更好地管理自己的健康。有效的监控饮食可以很好的预防与饮食有关的疾病，也可以帮助健身爱好者实现他们的体重目标。

McAllister等人开发了一种卷积神经网络（CNN）来对实物图像进行分类，用于饮食评估。该模型的深度特征提取使得用户能够拍摄食物照片并且自动记录，用于监控自己的饮食习惯、热量摄入和消耗等，以帮助保持体重。这些服务也被拓展到商业应用程序中，如LifeSum、Snap It、Calorie Mama和bitsnap等。食品计算中最重要的任务之一是利用深度学习进行实物图像识别，其中许多技术依赖于在视觉识别方面的深度学习技术，使用这些最先进的模型来训练一个可以识别各种食物的深度卷积网络，减轻传统移动食品日志记录的负担。

Calorie Mama进行图像识别

02 睡眠监测

睡眠是一种复杂的现象，受生物、行为和环境变量的影响，是评估个人健康和潜在疾病风险的重要指标。睡眠时，由于人体内环境和大脑皮层神经元兴奋性的变化，脑电图（EEG）、眼电图（EOG）等除了节律特征外还会出现许多特征性波形，如K复合波、纺锤波、快眼动、慢眼动等，这些特征性波形（也称为睡眠微事件）是判别睡眠阶段的主要依据。标准的多导睡眠监测（PSG）需要监测多种生理参数，包括血氧水平、心率和呼吸等，这种方法对于自由生活条件下的长期连续睡眠监测是不可行的。

智能健康技术可以对睡眠进行无干扰的持续跟踪，各种可穿戴设备可以测量睡眠的时间、数量和质量。例如某些智能手环，就具有自己的分析技术，可以利用设备加载一些数学模型，提取动作相关特征，划分用户睡眠的动作级别，再结合心率的变化趋势，判断用户的入睡、出睡时间及睡眠结构等数据，基于这些数据给出睡眠得分，并提供对应的睡眠建议。以体动特征为核心，精准记录出入睡状态、睡眠时长等睡眠数据，深入挖掘体动、心率、心率变异性与睡眠的关系，构建多模态融合算法模型，提升睡眠监测准确性。

03 心理预防

心理健康包括情绪、心理和社会幸福感，并受到生物因素、生活经历和家族史的影响。心理压力会引起生理反应，是抑郁、焦虑和其他精神疾病的主要诱因，因此追踪压力水平的方法对准确评估心理状态非常重要。虽然在症状上存在个体差异，但是面对压力产生的生理反应相同，如出汗和心率升高。

一般情况下，可通过以下三种条件检测应激反应：
（1）使用健康穿戴式的腕带作为唯一的生理数据源(HR、EDA、血容量脉搏、搏动间期和皮肤温度）；

（2）从设备的加速度仪检测每日的活动量

（3）通过压力日志和生态瞬间评估提示收集情境信息。

人工智能算法，包括纳伊夫贝叶斯，KNN, SVM, DT和RF，用于创建基于上下文的压力检测方法，间隔20分钟。最佳模型为DT模型，其检测应力事件的灵敏度为70%，精度为95%。

除了自我报告的心理健康状况外，研究人员还利用更被动的数据收集方法，例如挖掘社交媒体上的数据信息。通过收集相关数据信息、建立数据模型，分析与抑郁相关的行为模式以及社交图谱，进行早期信号预警。同理，建立不同的数据模型，也用于分析社交媒体上与自杀风险相关的信号。自动和被动评估压力、情绪和其他心理健康参数，结合新的基于人工智能的干预策略，可以提供或补充完备的心理辅导。

04 社会防护

健康的社会决定因素（SDOH）在健康结果中有着至关重要的作用，世界卫生组织将健康的社会和环境决定因素定义为“人们生活和工作的一整套社会和物质条件，包括社会经济、人口、环境和文化因素、以及卫生系统”。通过分析这些因素，可以确定高危人群，以达到及时干预的目的。

人工智能算法可以提高我们对环境与非健康因素之间的关系认知。如利用神经网络来评估直径小于2.5微米的大气颗粒物（PM2.5）和臭氧对人的影响。例如AirRater是一个实现加权LDA 的应用程序，当环境因素（如湿度、温度和花粉计数）不利时，它会通知患有呼吸系统疾病（如哮喘、过敏性鼻炎）的用户。用户也可以创建已保存的地点，在这些位置花粉或者PM2.5浓度增加时收到通知。此外，该应用程序还可以帮助提醒用户及时服药。

结论

健康是一个多维领域，越来越多的相关研究将人工智能纳入其中。使用数据驱动的方法，整合不同健康因素的信息，从而逐步形成全面的健康监测系统，在帮助提供评估、促进健康行为和预防疾病等方面给出客观建议。此外，随着计算能力的提高，基于人工智能强大的疾病检测和分析方法，可以从连续监测系统中获取数据，补充实时健康决策支持的不足。但是随着科学技术水平的不断提高，一直伴随着的伦理和技术问题，例如决定谁对人工智能提供的治疗和干预负责，以及维持隐私和预防之间的平衡。除了伦理问题之外，技术问题也是一大阻碍。海量的健康信息需要更好的数据管理和安全保护，人工智能模型需要根据各种因素进行不断的优化，包括但不限于准确性、可靠性、可解释性等方面。