論文の概要: Causally Linking Health Application Data and Personal Information Management Tools

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08556v1
• Date: Fri, 11 Aug 2023 19:22:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-27 05:25:45.241436
• Title: Causally Linking Health Application Data and Personal Information Management Tools
• Title（参考訳）: 健康アプリケーションデータと個人情報管理ツールの因果関係
• Authors: Saturnino Luz and Masood Masoodian
• Abstract要約: 本稿では,多様なデータソース,解析ツール,可視化ツール,推論手法,グラフィカルユーザインタフェースを統合するためのフレームワークを提案する。 健康と健康のアプリケーションは、広く使われている個人情報管理ツールによって提供される潜在的に有用なコンテキスト情報をほとんど利用しない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.712274718271406
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The proliferation of consumer health devices such as smart watches, sleep monitors, smart scales, etc, in many countries, has not only led to growing interest in health monitoring, but also to the development of a countless number of ``smart'' applications to support the exploration of such data by members of the general public, sometimes with integration into professional health services. While a variety of health data streams has been made available by such devices to users, these streams are often presented as separate time-series visualizations, in which the potential relationships between health variables are not explicitly made visible. Furthermore, despite the fact that other aspects of life, such as work and social connectivity, have become increasingly digitised, health and well-being applications make little use of the potentially useful contextual information provided by widely used personal information management tools, such as shared calendar and email systems. This paper presents a framework for the integration of these diverse data sources, analytic and visualization tools, with inference methods and graphical user interfaces to help users by highlighting causal connections among such time-series.
• Abstract（参考訳）: 多くの国で、スマートウォッチ、睡眠モニター、スマートスケールなどの消費者向け健康デバイスの普及は、健康監視への関心を高めているだけでなく、一般の人々によるそのようなデータの探索を支援するために、専門家の健康サービスへの統合をサポートする、数え切れない数の‘スマート’アプリケーションの開発につながった。 このようなデバイスによってさまざまなヘルスデータストリームがユーザによって利用可能にされているが、これらのストリームは、しばしば別の時系列可視化として表示され、健康変数間の潜在的な関係が明確に見えない。 さらに、仕事やソーシャルコネクティビティといった生活の他の側面がデジタル化されつつあるにもかかわらず、健康や幸福なアプリケーションは、共有カレンダーやメールシステムなど、広く使われている個人情報管理ツールによって提供される潜在的に有用なコンテキスト情報をほとんど利用していない。 本稿では,これら多様なデータソース,分析・可視化ツール,推論手法,グラフィカルユーザインタフェースを統合し,時系列間の因果関係を強調表示することでユーザを支援するフレームワークを提案する。

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