論文の概要: Reproducible workflow for online AI in digital health
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.13499v2
- Date: Thu, 09 Oct 2025 14:59:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-10 17:54:14.59722
- Title: Reproducible workflow for online AI in digital health
- Title（参考訳）: デジタルヘルスにおけるオンラインAIのための再現可能なワークフロー
- Authors: Susobhan Ghosh, Bhanu T. Gullapalli, Daiqi Gao, Asim Gazi, Anna Trella, Ziping Xu, Kelly Zhang, Susan A. Murphy,
- Abstract要約: オンライン人工知能(AI)アルゴリズムは、デジタルヘルス介入の重要な構成要素である。
オンラインAIのデプロイは重要な課題である。
本稿では、デジタルヘルス介入におけるオンラインAI意思決定アルゴリズムの開発、デプロイ、分析のための再現可能な科学的ワークフローを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.004595799963127
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Online artificial intelligence (AI) algorithms are an important component of digital health interventions. These online algorithms are designed to continually learn and improve their performance as streaming data is collected on individuals. Deploying online AI presents a key challenge: balancing adaptability of online AI with reproducibility. Online AI in digital interventions is a rapidly evolving area, driven by advances in algorithms, sensors, software, and devices. Digital health intervention development and deployment is a continuous process, where implementation - including the AI decision-making algorithm - is interspersed with cycles of re-development and optimization. Each deployment informs the next, making iterative deployment a defining characteristic of this field. This iterative nature underscores the importance of reproducibility: data collected across deployments must be accurately stored to have scientific utility, algorithm behavior must be auditable, and results must be comparable over time to facilitate scientific discovery and trustworthy refinement. This paper proposes a reproducible scientific workflow for developing, deploying, and analyzing online AI decision-making algorithms in digital health interventions. Grounded in practical experience from multiple real-world deployments, this workflow addresses key challenges to reproducibility across all phases of the online AI algorithm development life-cycle.
- Abstract（参考訳）: オンライン人工知能(AI)アルゴリズムは、デジタルヘルス介入の重要な構成要素である。
これらのオンラインアルゴリズムは、個人でストリーミングデータが収集されるにつれて、継続的に学習し、パフォーマンスを改善するように設計されている。
オンラインAIのデプロイは重要な課題である。
デジタル介入におけるオンラインAIは、アルゴリズム、センサー、ソフトウェア、デバイスの進歩によって推進される、急速に進化する領域である。
デジタルヘルス介入の開発とデプロイメントは継続的プロセスであり、AI意思決定アルゴリズムを含む実装は、再開発と最適化のサイクルに分散している。
それぞれのデプロイメントが次に通知するので、反復的なデプロイメントがこの分野の明確な特性になります。
この反復的な性質は再現性の重要性を浮き彫りにする: 配置全体で収集されたデータは科学的有用性を得るために正確に保存され、アルゴリズムの振る舞いは監査可能でなければならない。
本稿では、デジタルヘルス介入におけるオンラインAI意思決定アルゴリズムの開発、デプロイ、分析のための再現可能な科学的ワークフローを提案する。
このワークフローは、複数の実世界のデプロイから実践的な経験に基づいており、オンラインAIアルゴリズム開発ライフサイクルのすべてのフェーズにおける再現性に関する重要な課題に対処している。
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