概述

开发虚拟健康教练，并融入数字疗法平台，动态提供及时的管理方案和干预措施，并陪伴鼓励患者付诸行动，实现管理目标，从而减少患者管理中专业人员的工作。

需求详情

1.数字疗法的动态处方引擎。构建疾病管理的海量知识图谱，基于患者健康数字画像和医学循证知识推理技术，形成动态处方推送给患者；2.针对患者管理领域的情感和意图识别的人工智能人机交互技术。数字疗法中，患者依从性是提升疾病管理的关键和难点，基于用户情感和意图识别优化管理措施是提升和改善患者依从性的重要手段;3.虚拟健康教练的开发。开发虚拟健康教练，并融入数字疗法平台，动态提供及时的管理方案和干预措施，并陪伴鼓励患者付诸行动，实现管理目标，从而减少患者管理中专业人员的工作。

技术参数

主要技术:1.基于多模态融合技术的用户情感分析。对患者交互过程中的多模态数据，实现精准感知用户情绪，研究基于弱标注样本的情感分析模型学习方法，结合用户个性化情感建模表征，得出精准的情感分析结论；2.基于多源数据的用户意图分析和识别。依据人脸关键点、头部姿态、人体姿态、语义理解等多源信息，进行用户意图识别方法研究，判断用户对数字疗法交互信息的接收、理解和依从程度;3.基于预训练语言模型的行业知识图谱构建技术。基于预训练的语言模型的高精度实体抽取、关系抽取方法，构建面向多源数据的远程监督模型，将多源、非结构化医学语料与知识图谱实体进行对齐，生成知识图谱中实体和关系嵌入，实现多源、多病种、多层次的大规模医疗知识图谱自动构建；希望寻求国内情感和意图识别的人工智能团队以及单病种专家、心理学专家等跨学科团队合作，需要具有大数据和人工智能研发基础，具备模型算法、数据标注等方面的资源，同时具备 AI模型训练所需的算力资源。