JMIR 论文提出预防健康 AI 行为信息学框架：从片段预测转向持续交互

JMIR 刊发观点文章指出，当前 AI 在预防健康领域成效有限主要源于片段式预测工具与长期健康行为动态之间的结构性错配，提出应以持续交互为核心设计单元。作者提出了整合数据、知识、推理、交互、行为与治理六个互依层级的行为信息学框架，统一即时自适应干预与人机交互研究。文章同时强调，系统评估重心需从短期预测准确率转向长效行为轨迹，并应审视更简易的非 AI 干预措施在何种条件下更为适用。