Characteristics of Symptom Tracking App Data and its Potential Use for XAI
Characteristics of Symptom Tracking App Data and its Potential Use for XAI
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症状跟踪应用程序数据的特征及其对 XAI 的潜在用途
DOI：
10.1109/ichi54592.2022.00126
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Nagai Takayuki
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Duncan Caitlin;Nagai Takayuki
患有慢性病的人通常会记录他们的健康状况，这越来越多地通过症状跟踪应用程序来完成。这些应用程序允许用户记录有关他们所经历的症状的信息，并且通常包含其他功能，例如药物和活动跟踪。这创造了关于个人健康的丰富数据来源，但在现阶段还不清楚这些数据对用户有多大好处。有机会进一步利用这些数据来帮助用户了解他们的健康状况。本文提出，这可以通过可解释人工智能的应用来实现，并介绍了正在进行的研究。这项研究的最终目标是利用可解释的人工智能为用户的自我跟踪健康相关数据提供个人见解。作为第一步，这项工作的特点，一个大的公开可用的数据集7，976，223），使自我报告的症状跟踪数据的一般特征可以更好地理解。
It is common for people with chronic illnesses to keep records about their health, and this is increasingly being done through symptom tracking apps. These apps allow users to log information about the symptoms they experience, and often incorporate other features such as medication and activity tracking. This creates a rich source of data about the individual's health, but at this stage is not clear how beneficial this data is to users. There is an opportunity for this data to be further utilised to assist users in understanding their health conditions. This paper proposes that this could be done through the application of Explainable AI and presents work-in-progress research. The final goal of this research is to utilise Explainable AI to provide personal insights' into users' self-tracking health-related data. As a first step, this work characterises the features of a large publicly available data-set7,976,223) so that the general features of self-reported symptom tracking data may be better understood.
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DOI：
10.1093/swra/24.4.8
发表时间：
1988
期刊：
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影响因子：
--
作者：
Judy Kopp
通讯作者：
Judy Kopp
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DOI：
10.3760/cma.j.issn.0253-9624.2013.11.004
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影响因子：
--
作者：
Hua Fu
通讯作者：
Hua Fu
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DOI：
--
发表时间：
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--
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Laina Farhat–Holzman
通讯作者：
Laina Farhat–Holzman
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