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Tictrac集结各种健康数据 提供使用者明确建议

Tictrac算法使用数据来找出个人的生活行为与型态,并提供个人化的行动建议。Tictrac

透过穿戴式装置、智能装置与其它科技取得的健康信息量非常庞大,理论上可以让人们更了解自己的健康与生活形态,并协助健康专业人员提供更好的建议,但目前这些信息并未获得充分利用。但由于这些健康数据的量太多,让人不知该从何开始,平白浪费了许多信息。

Digital Health Age报导,要分析各种装置的数据、并变成有用的信息,其实是困难、而且很花时间的事。这些装置和App的使用者会被告知他们正在做的事,但却未必了解背后原因,也无法转化成个人行动。

举例来说,睡眠监测App可以让使用者明白自己的睡眠不正常,但使用者怎么知道要如何修正?是不是因为最近运动不够?还是因为糖的摄取量不对?唯有把各种装置的数据集结在一起,才能得到正确的结论。

Tictrac创办人暨执行长Martin Blinder指出,大家都希望了解该怎么做,但需要对的工具,把各种生活形态数据结合在一起。Tictrac平台连结超过1,000种App、穿戴式装置和连网装置,让使用者把所有的健康与生活形态数据集结起来。

该平台的算法使用这些数据来找出个人的生活行为与型态,并提供个人化的行动建议。这些信息可以让人了解自己的习惯,并做出改变、以预防可能的疾病—例如糖尿病。

第一次使用Tictrac平台时,使用者必须输入身高、体重和年龄,然后会询问一些关于健康与身体状态的问题。透过个人的智能型手机、Fitbit、或智能枕头等,把这些App搜集到的数据连结起来,就可以搜集各种生活型态数据。

使用者会得到个人化的建议;该平台会询问使用者希望达到何种健康目标,例如减重。要让人们做出改变,科技是其中的一大关键;但光是搜集大量数据还不够,还必须让人们能够理解、并提供解决方案。

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