北京
現有糖尿病技術僅記錄血糖指標數據，無法理解患者決策心理和復雜情境。需要引入“行為智能”元數據，捕捉行為原因，才有可能實現真正意義的個性化管理。這是數字健康下一個前沿應用領域。關注詳情。
閱讀文摘
目前，持續血糖監測（CGM）等糖尿病管理技術能夠記錄血糖變化與決策結果，卻完全無法捕捉患者驅動決策的心理、情緒和環境影響邏輯。
事實上，糖尿病健康管理是在復雜情境中，持續進行權衡與即時決斷過程，充滿了認知負荷和情感困擾。
然而，現有算法僅能讀取生理數據模式，無法理解患者行為背后的原因，導致其預測和建議從根本上是不完整、欠缺的。
業界專家建議，必須引入“行為智能”，即機器可讀的結構化行為元數據層。通過無摩擦標記每次治療決策時的認知狀態、情緒和環境，系統性識別單靠血糖曲線無法揭示的行為模式。考慮在壓力情緒下延遲注射，這使該技術能從“不服從”中學習背后邏輯，實現真正的個性化和自適應性。
行為智能并非軟數據，而是實現精準個性化、突破療效瓶頸及臨床價值所必需的下一個前沿領域。監管機構應當要求宣稱個性化的設備整合此類數據。現在需要的是理解數據背后人類處境的意義科學。
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