Digital Personal Health Coaching Platform for Promoting Human Papillomavirus Infection Vaccinations and Cancer Prevention: Knowledge Graph-Based Recommendation System
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health promotion can empower populations to gain more control over their well-being by using digital interventions that focus on preventing the root causes of diseases. Digital platforms for personalized health coaching can improve health literacy and information-seeking behavior, leading to better health outcomes. Personal health records have been designed to enhance patients' self-management of a disease or condition. Existing personal health records have been mostly designed and deployed as a supplementary service that acts as views into electronic health records. OBJECTIVE: We aim to overcome some of the limitations of electronic health records. This study aims to design and develop a personal health library (PHL) that generates personalized recommendations for human papillomavirus (HPV) vaccine promotion and cancer prevention. METHODS: We have designed a proof-of-concept prototype of the Digital Personal Health Librarian, which leverages machine learning; natural language processing; and several innovative technological infrastructures, including the Semantic Web, social linked data, web application programming interfaces, and hypermedia-based discovery, to generate a personal health knowledge graph. RESULTS: We have designed and implemented a proof-of-the-concept prototype to showcase and demonstrate how the PHL can be used to store an individual's health data, for example, a personal health knowledge graph. This is integrated with web-scale knowledge to support HPV vaccine promotion and prevent HPV-associated cancers among adolescents and their caregivers. We also demonstrated how the Digital Personal Health Librarian uses the PHL to provide evidence-based insights and knowledge-driven explanations that are personalized and inform health decision-making. CONCLUSIONS: Digital platforms such as the PHL can be instrumental in improving precision health promotion and education strategies that address population-specific needs (ie, health literacy, digital competency, and language barriers) and empower individuals by facilitating knowledge acquisition to make healthy choices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».