راه‌حل‌ها

ابن سینا محققان را قادر می سازد تا از طریق داده های فیزیولوژیکی مبتنی بر حسگر و گزارش های شخصی ، رفتارهای شرکت کنندگان را به طور مداوم مشاهده کنند.

علائم ، شناخت و ارزیابی رفتار

ابن سینا امکان ارزیابی علائم ، شناختها و رفتارها را به صورت 24 * 7 و ارزیابی رابطه زمانی آن با عوامل خطر و مواجهه با آنها فراهم می آورد. ارزیابی می تواند از طریق روش های زیر انجام شود:

سنسورها

ابن سینا می تواند از حسگرهای موجود در تلفن های هوشمند و پوشیدنی ها برای جمع آوری داده های با وضوح بالا در مورد عوامل فیزیولوژیکی یا محیط پیرامون ، مانند فعالیت بدنی ، ژست ، موقعیت اجتماعی یا موقعیت مکانی استفاده کند.

نظرسنجی ها

نظرسنجی های مختصر (EMA) که در مورد فعالیتها و زمینه شرکت کننده پرس و جو می کند ، یک ابزار ارزشمند برای افزایش داده های مبتنی بر حسگر با اطلاعات کیفی است. به عنوان مثال می توان به انطباق دارو ، دریافت رژیم غذایی یا سایر جنبه های زمینه اجتماعی اشاره کرد.

مشاهده مفصل در جنبه های زندگی

بسیاری از جنبه های زندگی یک شرکت کننده که برای درک رفتار مهم است ، با استفاده از ابزارهای سنتی مورد بررسی قرار نمی گیرد. به عنوان مثال ، میزان قابل پیش بینی بودن تجربه افراد ممکن است بر پاسخ آنها به سوالات نظرسنجی تأثیر بسزایی بگذارد. ابن سینا امکان مشاهده بافت زندگی روزمره را برای شرکت کنندگان در عمق بسیار بیشتر از آنچه با استفاده از ابزارهای سنتی پیمایش امکان پذیر است ، می دهد. چنین مشاهده ای به ما کمک می کند تا یاد بگیریم که آیا بین میزان پیش بینی پذیری در زندگی افراد و وضعیت سلامتی آنها ، فعالیت بدنی ، اجتماعی شدن ، تحرک یا عوامل دیگر رابطه وجود دارد یا خیر. متعاقباً ، ابن سینا اجازه می دهد تا مداخله هایی را که قابلیت پیش بینی و ثبات را افزایش می دهند ، با فرض یک رابطه مثبت بررسی کنیم.

درک بهتر مداخلات اجرا شده

ابن سینا امکان افزایش سرعت ، قابلیت اطمینان و عمق یادگیری مداخلات پیاده شده را با استفاده از قابلیت های نظارت ابن سینا فراهم می کند. به طور خاص ، هنگامی که یک مداخله موفق می شود یا شکست می خورد ، به دلیل محدودیت در ابزارهای اندازه گیری سنتی ، اغلب درک محدودی از مسیرهای خاصی وجود دارد که چنین موفقیتی محقق می شود یا خنثی می شود. ابن سینا به گونه ای طراحی شده است که درک دقیقی از مسیرهای خاصی که مداخله بر روی پیامدهای مهم تأثیر می گذارد (به عنوان مثال ، فراوانی و شدت درد مرتبط با آرتروز) ایجاد می کند.

این نوع تجزیه و تحلیل به ویژه در زمینه مدلهای پویا (اگرچه به چنین مدلهایی وابسته نیست) بسیار قدرتمند است ، که می تواند فرآیند یادگیری را عمیق تر ، سریعتر و قوی تر کند ، زیرا آنها همچنین تغییرات احتمالی را در چندین مسیر نشان می دهند.

صرف نظر از این که آیا مداخله ای در نهایت موفقیت آمیز است یا خیر ، یادگیری از آن می تواند بسیار عمیق تر ، قابل اعتمادتر و سریعتر باشد به این دلیل که بتوانیم مسیرهای مختلف را تحت تأثیر قرار دهیم و چقدر و چقدر زود تحت تأثیر قرار بگیریم. به عنوان مثال، آموخته های می تواند اجازه دهد ناظران به تشخیص مسیر که با موفقیت در مقابل مسیرهای تنگنا شد و در نتیجه تغییر در نتایج مورد علاقه، یا مسیر خاص که اثر نامتناسب ساز مداخلات اثر دارند اعمال مانع درآورده شد. صرف نظر از موفقیت مداخله اصلی ، حصول اطمینان از چنین تفکری می تواند در طراحی مداخلات و طرح های قابل اطمینان تر ارزش بالایی داشته باشد.

بخشهای زیر برخی از مزایایی را که Ebn-E-Sina Research در زیر دامنه های مختلف ارائه می دهد ، مورد بحث قرار می دهد.

همه حقوق محفوظ است

© 2024 Ebn-E-Sina Research

استفاده از داده ها برای پیشرفت علم.