麻省理工学院媒体实验室的研究人员开发了一个可穿戴平台，提供实时、个性化和上下文感知的健康和认知支持。 他们的系统，称为个性化主动学习者(PA L)，是在ARXiv上发表的一篇论文中提出的。

人工智能(A I)的最新进展使人们能够开发能够分析大量数据的工具，以防止或监测各种身心健康状况。 这些工具包括用于预测或预防健康问题的数据驱动的医疗系统，提供心理支持和智力增强(IA)系统的移动平台，旨在增强记忆，学习或决策等认知技能..

麻省理工学院的研究人员在论文中写道：“我们认为，有效和整体的健康和认知支持需要将数据驱动的医学、移动心理学和增强的认知结合起来，为用户提供实时、上下文感知和个性化的支持。” “虽然数据驱动的医学可以为用户提供可操作的洞察力，但移动心理学和认知增强可以提供行为、心理和认知支持，使用户能够根据个性化的洞察力采取行动。”

研究人员开发的新系统PAL有几个组件：可穿戴设备、移动应用程序、云数据库、数据可视化Web应用程序和机器学习服务器。 可穿戴设备使用多模态传感器(即.. 相机、麦克风和心率监视器)、机器学习和开放耳朵音频，为用户提供认知、行为和心理支持。 该设备是模块化的，这意味着组件可以很容易地被移除或添加到其中。

使用PAL，开发人员可以快速创建各种平台和应用程序，根据健康相关数据提供有用的洞察力和支持。 例如，PAL允许用户跟踪日常活动与生理状态之间的长期相关性，以便他们能够做出更知情的生活方式决策。 保健专业人员还可以利用该系统实时接收有关其病人的个性化信息。

研究人员写道：“PAL的灵活、模块化和可扩展的平台结合了数据驱动医学、移动心理学和认知增强的趋势，以支持数据驱动和增强健康和认知应用能力。”

在他们最近的论文中，研究人员提出了一个开放源码的PAL版本，任何人都可以用来开发自己的健康和认知支持应用程序。 除此之外，他们还开发了三个使用PAL开发的平台示例，一个用于基于面部的记忆，一个用于上下文语言学习，一个用于基于心率的心理支持。

研究人员写道：“我们设计PAL是一个用户的永久伴侣，帮助用户跟踪他们的活动和生理状态，并了解他们的活动和生理状态之间的相关性。” “PAL的上下文感知平台还向用户提供实时、个性化和上下文感知的干预措施，不仅促进自我意识，而且促进自助和变革。

今后，这一研究小组开发的系统可以帮助开发许多旨在促进更大健康和心理健康的平台。 该团队现在计划在更大规模上部署PAL，并测试其在不同应用程序中的有效性。 他们还希望加强系统的机器学习和数据可视化组件，以涵盖更广泛的潜在用例。 最后，研究人员希望创建一个开放的数据平台，允许开发人员更安全地共享PAL的数据，例如使用差分隐私技术。