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构建更智能的医疗保健可穿戴设备,第 2 部分

设计利用了 Watson 服务的认知应用程序

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此内容是该系列 # 部分中的第 # 部分: 构建更智能的医疗保健可穿戴设备,第 2 部分

敬请期待该系列的后续内容。

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为什么使用 Watson?

在传统上,要构建本系列第 1 部分(“探讨医疗保健领域如何从可穿戴设备和认知计算受益”)中讨论的复杂应用程序,可穿戴设备开发人员需要构建自己的机器学习和数据分析服务。对于没有经验丰富的软件工程师,以及专业的机器学习专家和数据科学家,此任务很难完成。开发人员创建这些专家服务后,还需要开发他们的应用程序和系统架构,并不断测试它们,以确保它们满足用户的需要。出于这些原因,绝大多数可穿戴设备供应商只提供了最基本的工具。

IBM Bluemix 平台上的 IBM Watson 和 Watson 服务为可穿戴设备开发人员提供了众多益处。其中一些益处包括上市准备时间、最小化的投资、满足法规要求、内置的安全保护,当然还有认知特性集。通过使用 Watson API,您可以潜在地为公司节省几个人工年的工作。更重要的是,可穿戴设备供应商和服务提供商可提供颠覆性的功能,而无需雇佣自己的机器学习开发人员或数据科学家。借助 Watson 服务,可穿戴设备开发人员现在可将精力集中在他们的传感器和产品愿景上,无需分心开发那些让传感器真正有用所需的复杂服务和基础架构。

您可以将这些 Watson 服务与您自己的应用程序代码和其他服务相混合,包括 IBM 在其 Bluemix 平台中提供的服务。Watson API 是 RESTful 服务,这意味着与独自创建这些服务相比,您可创建由这些服务驱动的复杂得多的应用程序或系统。您也可以使用能为您的工作提供最佳补充的 Watson API 部分,同时开发和构建满足您的业务和应用程序需求的系统。或者,您可以简单地使用 Bluemix 中的整个 IBM 生态系统和平台来创建您的应用程序。

Watson 服务 RESTful API

要了解如何将 Watson 服务用在您的可穿戴产品中,您需要理解 Watson 服务的工作原理,它们如何融入更大的开发人员生态系统,以及您可以从这些服务中获得哪些好处。目前,Watson 仅有少量的 API 利用了它的认知计算功能,您可以在 Watson Services API 目录中找到它们。

目前,Waston Services 目录 包含以下服务,它们出于各种不同的发布状态(GA、Beta、Experimental):

  • Concept Expansion
  • Concept Insights
  • Language Identification
  • Machine Translation
  • Message Resonance
  • Natural Language Classifier
  • Personality Insights
  • Question and Answer
  • Relationship Extraction
  • Speech to Text 和 Text to Speech
  • Tradeoff Analytics
  • Visual Recognition
  • Visualization Rendering

设计一个可穿戴产品:一个 Watson API 示例

我们看看一个详细示例,以便更全面地了解使用 Watson API 开发可穿戴产品的好处。 图 1 给出了一个从可穿戴设备传感器获取数据并将数据发送到智能电话的应用程序的结构图。智能电话与一个存储了相关用户数据和传感器数据的应用程序进行通信,但同时还从一个大型医疗数据集中拉取数据来执行统计对比。

图 1. 使用 Watson API 从可穿戴设备收集数据的简单的认知应用程序
使用 Watson API 从可穿戴设备收集数据的简单的认知应用程序
使用 Watson API 从可穿戴设备收集数据的简单的认知应用程序

在这个简单示例中,应用程序使用了多个 Watson 服务。最明显的是,它使用了 Question and Answer 服务,该服务帮助用户询问自然语言问题,比如 “我的数据与其他像我一样的人相比如何?” 或 “在我跑步后静止心率长时间保持很高是什么意思?”该应用程序还使用了 Watson Trade Off Analytics 服务,该服务让用户对比他们的饮食、活动类型、体重、热量消耗和睡眠模式。随着时间的推移,此对比可帮助他们直观地了解应如何改变其生活制度。

从头构建这个健康应用程序可能需要好几个月。但是,对于已拥有可穿戴设备分析应用程序的公司,可以使用 Watson RESTful API 轻松地完成这项任务,无需对现有应用程序执行重大更改。已有开发人员使用 Watson API 在短短 48 小时内创建了类似的认知应用程序,而且他们只有基础的 Web 编程和开发背景。对于创建一个新应用程序或服务的开发人员,所有工作都可以在他们选择的云中使用他们选择的编程语言来完成,或者可直接在 Bluemix 中完成。

尽管 Watson API 确实很容易使用和集成到应用程序中,但成功的应用程序仍需要良好的前提设计。因为 Watson 的强大源于该系统能够从来自用户和领域专家的优秀内容和反馈中进行学习,所以您需要仔细考虑和决定 Watson 将学习和用来向用户提供反馈的数据。

引导用户使用您的应用程序,这对创建成功的认知应用程序通常是至关重要的。Watson 拥有强大的机器学习功能,这些功能最好通过明确的查询用在明确的信息领域中,并得到清晰的结果。例如,我们假设有一个系统从用户那里获取可穿戴设备传感器数据,并将该数据以及他们具体的饮食、运动和人口统计特征与全国性医疗数据相对比。我们然后使用 Watson Question and Answer API 让用户向系统询问各种具体的医疗和健康问题。询问 Watson QA API 的好问题可能是 “我的血压是否太高?”如果我们将该应用程序设计为在上下文中分析问题,那么这是一个好问题。例如,如果我们设计一个屏幕来显示最新的血压数据,系统查看该数据并将它与聚合的数据相对比。然后,该系统可能回答用户的血压和其他收集的指标在其特定的人口统计特征的全国趋势中是正常的。但是,如果问题没有通过良好的应用程序设计来在上下文中分析,那么同样的问题可能不是询问该系统的好问题。为 Watson 设计应用程序时的另一个主要考虑因素是,确保您拥有良好的内容供该系统处理。

数据仍然是关键

因为 Watson 使用机器学习来获得关系和找到相关信息,所以拥有与您的问题领域相关的良好数据是使用 Watson 服务的关键。Watson 服务可从各种各样的数据来源拉取数据,包括结构化和非结构化数据。在许多情况下,在将输入摄入到 Watson Content Store 中之前,您需要通过采集、清理、聚合和验证来准备好您的数据。

选择和准备好您想要使用的内容后,需要考虑调优 Watson 来更有效地使用该数据,使用 Watson 来扩充该数据。IBM 提供了一组工具来专门让人类领域专家与 Watson 合作,帮助开发成对的问题和答案,并培训该系统的回复能力。对数据的这种调优,可帮助 Watson 从其知识库中更好地找到对用户的问题的最佳回复。Watson 可由用户进一步培训,用户可根据回复的实用性对它们进行投票。Watson 获取此数据,并根据所有这些信息来进一步调优其回复。通过确保您应用程序的 Alpha 和 Beta 版本允许用户回复,通过真实用户来调优该系统,您可以轻松地对您的内容完成调优。

结束语

在本文中,我给出了您应该在可穿戴产品中使用 Watson 的一些理由。我还分析了设计一个 Watson 认知应用程序的流程。

在本系列的下一篇文章中,我将介绍如何开始为一个虚构的可穿戴产品构建 Watson 应用程序。我将更详细地介绍如何将 Watson 集成到真实的应用程序中。


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publish-date=09092015