Искусственный интеллект для жизни: Персональный помощник для здоровья и рутины

Автор: Денис Аветисян

Новая система, основанная на принципах агентного ИИ, предлагает индивидуальную поддержку людям с особенностями развития и инвалидностью, помогая им питаться правильно и соблюдать ежедневный распорядок.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Система персонализированного питания для людей с нейроотличиями, архитектура которой представлена, использует принципы агентного ИИ для адаптации к индивидуальным потребностям и предпочтениям, обеспечивая тем самым более эффективную и удобную поддержку в вопросах здорового питания.

В статье представлена оценка многоагентной системы, предназначенной для улучшения соблюдения диеты, организации распорядка дня и повышения качества жизни людей с нейроотличиями и ограниченными возможностями.

Несмотря на растущий прогресс в области вспомогательных технологий, обеспечение персонализированной и инклюзивной поддержки для людей с ограниченными возможностями и нейроотличиями остается сложной задачей. В данной работе, посвященной разработке ‘Agentic AI Framework for Individuals with Disabilities and Neurodivergence: A Multi-Agent System for Healthy Eating, Daily Routines, and Inclusive Well-Being’, предложена многоагентная система, обеспечивающая адаптивную поддержку в вопросах питания, организации распорядка дня и общего благополучия. Предложенный фреймворк демонстрирует потенциал повышения приверженности здоровому образу жизни и удовлетворенности пользователей благодаря интеграции персональных данных и прозрачным алгоритмам принятия решений. Сможет ли подобный подход стать основой для создания действительно автономных и инклюзивных цифровых решений, расширяющих возможности людей с различными потребностями?

Преодолевая Ограничения: Персонализация Поддержки для Всех

Существующие вспомогательные технологии зачастую предлагают ограниченные возможности персонализации, не учитывая тонкие и разнообразные потребности людей с ограниченными возможностями и нейродивергентностью. Традиционные решения, как правило, ориентированы на универсальные сценарии, игнорируя индивидуальные особенности восприятия, когнитивные стили и меняющиеся обстоятельства. Это приводит к тому, что многие пользователи сталкиваются с трудностями в адаптации технологий к своим уникальным потребностям, что снижает их эффективность и может даже усугубить существующие проблемы. Например, стандартные программы для чтения с экрана могут не учитывать предпочтения пользователя в отношении скорости и тона голоса, а системы управления домом — не адаптироваться к его индивидуальному графику и привычкам. В результате, несмотря на прогресс в области технологий, значительная часть людей с ограниченными возможностями остается недостаточно обеспеченной адекватной и персонализированной поддержкой.

Существующие вспомогательные технологии зачастую демонстрируют статичность, не учитывая динамически меняющиеся потребности человека. Большинство решений, представленных на рынке, разрабатываются с расчетом на фиксированные условия и не способны адаптироваться к колебаниям физиологического состояния — например, к изменениям уровня стресса, усталости или когнитивной нагрузки. Аналогично, они редко учитывают индивидуальные предпочтения, которые могут меняться со временем, или внешние факторы, такие как уровень освещенности, шум или социальный контекст. Эта неспособность к адаптации значительно снижает эффективность поддержки, поскольку человек вынужден самостоятельно компенсировать несоответствие между предоставляемой помощью и текущей ситуацией, что создает дополнительную нагрузку и ограничивает возможности для полноценной жизни.

Для достижения действительно эффективной поддержки людей с ограниченными возможностями и нейроотличиями необходим целостный подход, объединяющий непрерывный мониторинг и интеллектуальную адаптацию. Традиционные вспомогательные технологии часто статичны и не учитывают динамично меняющиеся физиологические состояния, предпочтения или внешние факторы, влияющие на пользователя. Интеграция датчиков и алгоритмов машинного обучения позволяет системе постоянно оценивать контекст и потребности, оперативно корректируя предоставляемую помощь. Такой проактивный подход, основанный на анализе данных в реальном времени, позволяет не просто реагировать на запросы, но и предвидеть потенциальные трудности, обеспечивая персонализированную и адаптивную поддержку, значительно повышающую качество жизни и степень независимости.

Разрабатываемая система призвана преодолеть ограничения существующих технологий помощи, создавая интеллектуального агента, способного к персонализированной и проактивной поддержке. В отличие от традиционных решений, которые требуют явного указания потребностей, эта система использует передовые алгоритмы искусственного интеллекта для непрерывного мониторинга состояния пользователя и окружающей среды. Она способна предвидеть потенциальные трудности и предлагать помощь до того, как возникнет необходимость, адаптируясь к меняющимся физиологическим показателям, предпочтениям и контексту. Такой подход позволяет не просто компенсировать ограничения, но и расширить возможности человека, обеспечивая более гибкую, интуитивно понятную и эффективную поддержку в повседневной жизни. Система стремится стать интеллектуальным компаньоном, способным к обучению и адаптации, что обеспечивает долгосрочную эффективность и значительное повышение качества жизни.

Агентный ИИ-монитор предназначен для помощи пользователям с физическими или нейромоторными нарушениями, обеспечивая адаптивный контроль и поддержку их здоровья.

Постоянный Анализ: Мониторинг и Интеграция Данных

Агент мониторинга использует медицинские IoT-устройства и носимые датчики для сбора всесторонних физиологических и поведенческих данных. К этим устройствам относятся, в частности, датчики сердечного ритма, акселерометры для отслеживания активности, сенсоры температуры тела, а также устройства для мониторинга сна. Собранные данные включают в себя показатели частоты сердечных сокращений, уровень физической активности, паттерны сна, температуру тела и другие релевантные параметры. Данные передаются по защищенным каналам связи для обеспечения конфиденциальности и целостности информации, и используются для формирования полной картины состояния здоровья пациента в режиме реального времени.

Поток данных, поступающий от устройств и сенсоров, обрабатывается с использованием GRU (Gated Recurrent Unit) — разновидности рекуррентной нейронной сети. GRU эффективно выявляет аномалии в физиологических и поведенческих данных, анализируя временные зависимости и контекст. Алгоритм позволяет обнаруживать отклонения от установленных норм и прогнозировать потенциальные проблемы, такие как ухудшение состояния здоровья или необходимость в оказании помощи, путем анализа последовательностей данных и выявления нетипичных паттернов. В процессе обработки GRU учитывает предыдущие значения данных для более точной оценки текущего состояния и предсказания будущих изменений.

Система формирует динамический профиль пациента на основе непрерывного потока данных, получаемых от носимых устройств и датчиков IoT. Этот профиль включает в себя информацию о пищевых привычках, определяемых на основе анализа потребляемой пищи и времени приема пищи, уровне физической активности, отслеживаемом посредством акселерометров и других датчиков движения, а также контекстуальных факторах окружающей среды, таких как температура, влажность и местоположение. Профиль постоянно обновляется в режиме реального времени, отражая изменения в состоянии и поведении пациента, что позволяет адаптировать предоставляемые рекомендации и своевременно выявлять потенциальные риски.

Непрерывный поток данных, получаемый от носимых устройств и датчиков IoT, позволяет системе формировать персонализированные рекомендации и осуществлять проактивное вмешательство. Анализ в режиме реального времени позволяет выявлять отклонения от нормы в физиологических параметрах и поведенческих паттернах, что дает возможность оперативно реагировать на потенциальные проблемы со здоровьем или изменения в состоянии пациента. Рекомендации могут включать корректировку диеты, изменение уровня физической активности или адаптацию окружающей среды, основываясь на индивидуальном профиле и текущем контексте. Проактивное вмешательство направлено на предотвращение ухудшения состояния и поддержание оптимального уровня здоровья, минимизируя необходимость в экстренном реагировании.

Предложенная система Agentic AI управляет четырьмя агентами для планирования питания, напоминаний, рекомендаций и мониторинга состояния здоровья, используя комбинацию правил и обучения с подкреплением для обеспечения адаптивного, доступного и персонализированного управления здоровьем с использованием мультимодального интерфейса, панели управления для опекунов и данных IoT, при этом обеспечивается конфиденциальность.

Интеллектуальные Агенты: Рассуждения и Персонализированные Действия

В основе системы лежит архитектура Agentic AI, представляющая собой сеть специализированных агентов, взаимодействующих для достижения общих целей. Ключевые агенты включают в себя Планировщик Питания (Meal Planner), отвечающий за составление персонализированных рационов; Напоминания (Reminder), обеспечивающие своевременное оповещение о задачах, связанных с питанием; и Руководство по Питанию (Food Guidance), предоставляющее контекстную информацию и советы в процессе приготовления пищи и совершения покупок. Согласованная работа этих агентов позволяет системе адаптироваться к индивидуальным потребностям пользователя и обеспечивать комплексную поддержку в вопросах питания.

Слой рассуждений и координации использует обучение с подкреплением для оптимизации решений, принимаемых агентами, основываясь на индивидуальных потребностях и предпочтениях пользователя. Этот процесс включает в себя постоянную оценку эффективности действий агентов и корректировку их стратегий на основе полученной обратной связи. В частности, система формирует функцию вознаграждения, отражающую степень удовлетворения потребностей пользователя, и использует её для обучения агентов выбирать оптимальные действия в различных ситуациях. Обучение происходит в интерактивном режиме, позволяя системе адаптироваться к меняющимся предпочтениям пользователя и повышать качество предоставляемых рекомендаций и помощи.

В системе используется механизм «чёрной доски» (Blackboard) для обеспечения обмена информацией и совместного решения задач между агентами. Этот механизм представляет собой централизованное хранилище данных, к которому все агенты имеют доступ для записи и чтения. Агенты могут добавлять на «чёрную доску» промежуточные результаты своей работы, новые наблюдения или запросы к другим агентам. Другие агенты, наблюдая за изменениями на «чёрной доске», могут использовать эту информацию для корректировки своих действий или инициирования новых задач, обеспечивая тем самым динамическое взаимодействие и координацию между ними для достижения общих целей.

Агенты системы используют компьютерное зрение и обработку естественного языка для анализа окружающей среды пользователя и предоставления релевантных рекомендаций в задачах, таких как совершение покупок и приготовление пищи. Компьютерное зрение позволяет идентифицировать продукты питания, оценивать их количество и качество, а также распознавать кухонную утварь. Обработка естественного языка обеспечивает понимание голосовых команд и текстовых запросов пользователя, а также анализ рецептов и инструкций. Сочетание этих технологий позволяет агентам адаптировать свои действия к конкретной ситуации и предоставлять персонализированную помощь в процессе совершения покупок и приготовления пищи, например, предлагая альтернативные ингредиенты или корректируя рецепты в зависимости от доступных продуктов.

Проверка и Перспективы: К Инклюзивному ИИ

Первичная валидация системы осуществлялась с использованием синтетического набора данных, что позволило всесторонне проверить основные функциональные возможности и выявить области, требующие доработки. Такой подход обеспечил контролируемую среду для тестирования различных сценариев использования и алгоритмов, не зависящих от ограничений реальных данных. Использование синтетических данных позволило оперативно оценить производительность системы в различных условиях, оптимизировать параметры и исправить выявленные недочеты до проведения испытаний с участием реальных пользователей. Этот этап был критически важен для обеспечения надежности и эффективности системы перед ее внедрением в практическое применение, что, в свою очередь, способствовало повышению доверия к результатам, полученным в ходе последующих этапов оценки.

Система разработана с учетом принципов мультимодального взаимодействия, что значительно расширяет возможности доступа для пользователей с различными сенсорными и когнитивными особенностями. Вместо традиционной опоры на один канал ввода-вывода, например, только текст или голос, система комбинирует визуальные подсказки, звуковые оповещения и тактильную обратную связь. Это позволяет адаптировать интерфейс к индивидуальным потребностям каждого пользователя: для людей с нарушениями зрения предусмотрены голосовые инструкции и увеличенные шрифты, для пользователей с когнитивными трудностями — упрощенные визуальные схемы и последовательные инструкции, а для людей с ограниченными возможностями слуха — визуальные сигналы и текстовые уведомления. Такой подход не только облегчает взаимодействие с системой, но и способствует повышению самостоятельности и улучшению качества жизни пользователей.

Внедрение принципов объяснимого искусственного интеллекта (XAI) является ключевым аспектом системы, направленным на укрепление доверия со стороны пользователей и лиц, осуществляющих уход. Система не просто предоставляет рекомендации по питанию или напоминания, но и предоставляет понятное обоснование каждого предложения. Это достигается за счет визуализации факторов, влияющих на принятие решений, таких как индивидуальные потребности в питательных веществах, предпочтения пользователя и текущая доступность продуктов. Прозрачность в работе алгоритмов позволяет пользователям и их опекунам оценивать релевантность рекомендаций и, при необходимости, корректировать их, обеспечивая тем самым персонализированный и контролируемый подход к планированию питания. Такой подход не только повышает принятие системы, но и способствует развитию более осознанного отношения к здоровому питанию.

Результаты исследований демонстрируют значительное повышение качества питания на 27% по сравнению с традиционным ручным планированием, что подтверждает способность системы поддерживать более здоровые пищевые привычки. Особый эффект достигнут благодаря адаптивным напоминаниям: при их использовании уровень соблюдения рекомендаций составил 81%, в то время как при использовании стандартных напоминаний этот показатель был равен лишь 54%. Данные результаты указывают на то, что персонализированный подход к напоминаниям значительно повышает эффективность системы и способствует более осознанному отношению к питанию.

Результаты тестирования продемонстрировали высокий уровень удовлетворенности пользователей, достигший в среднем 4.2 балла из 5. Особо отмечена эффективность функций доступности, значительно облегчающих взаимодействие с системой. Зафиксирован 92%-ный процент успешного выполнения поставленных задач, что способствует укреплению доверия к разработанному решению. Важно отметить, что внедрение системы привело к снижению потребности в помощи со стороны опекунов на 35%, что указывает на ее способность повышать самостоятельность и улучшать качество жизни пользователей.

Наблюдатель видит, как сложные системы помощи, подобные описанным в статье, неизбежно накапливают технический долг. Стремление к персонализации, к адаптивным напоминаниям и планированию питания для людей с особенностями развития, безусловно, благородно. Однако, эта самая адаптивность требует постоянной поддержки и модификации. Как говорил Кен Томпсон: «Программирование — это искусство организации сложности, чтобы сделать ее управляемой». В данном случае, сложность заключается не только в алгоритмах, но и в постоянном стремлении учесть все нюансы человеческого поведения и индивидуальных потребностей. И как часто бывает, элегантная теория неизбежно сталкивается с суровой реальностью продакшена, где каждый новый пользователь вносит свои коррективы в идеально выстроенную систему.

Что дальше?

Предложенная система, как и любая другая попытка автоматизировать заботу, неизбежно порождает новый уровень сложности. Успешные симуляции — это хорошо, но реальность, как известно, полна пользователей, которые найдут способ использовать даже самую продуманную систему для достижения совершенно непредсказуемых целей. Полагать, что алгоритм сможет учесть все нюансы человеческой нейроразнообразности — наивная вера. Каждый «умный» помощник, облегчая быт, добавляет слой абстракции, отделяя человека от базовых потребностей и навыков.

Будущие исследования, вероятно, столкнутся с проблемой масштабируемости и адаптации к меняющимся потребностям пользователей. Более того, вопрос конфиденциальности и контроля над данными остаётся открытым. Не стоит забывать, что документация к подобным системам — это миф, придуманный менеджерами, а реальная поддержка обеспечивается измотанными разработчиками, пытающимися залатать дыры в коде.

В конечном итоге, эта работа — ещё один шаг к созданию «умных» систем, которые, возможно, когда-нибудь действительно помогут людям. Но следует помнить, что CI/CD — это храм, в котором мы молимся, чтобы ничего не сломалось, а каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом. Идеальных решений не бывает, есть только компромиссы и неизбежные ошибки.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.22737.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-02 00:44