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抽象用户通常由于缺乏吸引人，个人相关和支持的系统响应而放弃数字健康计划，因此在实现期望的健康成果方面取得了成功。在响应中，越来越多地探索了AI，作为改善用户互动和参与度的一种手段，最终导致了卓越的健康成果。一个至关重要的问题通常没有解决，应该如何将AI整合到健康促进和疾病预防计划中，以实现持久的行为改变并改善健康结果。我们预计，采用一种预测方法将增强计划的效率，其中AI被用作生成工具，以在个人和小组层面上为未来的健康状态和计划改编提供信息。因此，在本文中，我们利用了定性和定量研究方法，以探索以客户为中心，以客户为中心，微型，包容性健康的观点的AI和用户互动之间的一致性：建立在预测性的，生成的AI上的数字健康框架。我们提出了对不同医疗保健利益相关者之间和联盟的几种影响，并确定了未来研究的显着领域。这项研究旨在为数字健康平台和卫生部门的生成AI在基于用户的互动中的作用提供战略愿景。这项研究的目的是展示与将AI生成工具纳入未来的数字健康和健康促进环境中相关的潜力和期望，并探索这种方法对用户参与和健康成果的影响。1。为了调查这些链接，使用了混合方法：AI在数字健康平台中的影响。关键字：生成的AI，数字健康，预测健康模型，个性化的健康干预措施，AI驱动的参与，行为健康见解，健康成果预测，健康计划优化，数据驱动的健康策略，自适应健康技术。引言随着数字健康在当代医疗保健系统中的重要性，进入障碍，例如缺乏信任和感知的福利，也随着数字健康解决方案的访问和采用而增加了。因此，促进计划或产品参与度的策略已在数字健康领域提高了重要性。本文介绍了生成AI如何通过动态修改内容来帮助个人偏好以进行更个性化的用户旅程来帮助增加参与者的参与度。最终，有助于增加参与度可能有助于数字健康解决方案取得改善的健康状况。与数字健康解决方案的参与是一个持续的挑战，该计划表明，参与度很高，这是行业中的异常值。关键挑战包括第六周的高计划辍学率，用于数字健康行为改变计划，移动健康应用程序的不遵守率以及一般的乐观偏见，从而导致衰老人群中健康生活方式改变的延迟。此外，数字健康计划的参与者明显更高的意图在虚拟环境中参加健康干预的意图，如果他们可以选择搁置90分钟的不间断工作时间，这表明数字健康的趋势如何超出预期使用，这也影响了整体参与。这些因素结合起来，涉及对整体参与的影响，其中79％的参与者和81％的非参与者考虑了可穿戴设备的“浪费金钱”，进一步表明了对技术的低信任，从而带来了健康益处。参与者对技术的看法的这种向上趋势进一步强调了越来越多创新的数字健康解决方案，以持续的计划参与和稳健的健康成果。本文讨论了AI的产物如何用来解决参与者的犹豫和数据利用，并采用旨在增加对数字健康益处的兴趣和看法的解释性干预措施。
生成的AI增强了参与数字健康的参与
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