Introduction.
Mobile health (mHealth) integrates mobile devices into healthcare, enabling remote monitoring, data collection, and personalized interventions. Machine Learning (ML), a subfield of Artificial Intelligence (AI), can use mHealth data to confirm or extend domain knowledge by finding associations within the data, i.e., with the goal of improving healthcare decisions. In this work, two data collection techniques were used for mHealth data fed into ML systems: Mobile Crowdsensing (MCS), which is a collaborative data gathering approach, and Ecological Momentary Assessments (EMA), which capture real-time individual experiences within the individual’s common environments using questionnaires and sensors. We collected EMA and MCS data on tinnitus and COVID-19. About 15 % of the world’s population suffers from tinnitus.
Materials & Methods.
This thesis investigates the challenges of ML systems when using MCS and EMA data. It asks: How can ML confirm or broad domain knowledge? Domain knowledge refers to expertise and understanding in a specific field, gained through experience and education. Are ML systems always superior to simple heuristics and if yes, how can one reach explainable AI (XAI) in the presence of mHealth data? An XAI method enables a human to understand why a model makes certain predictions. Finally, which guidelines can be beneficial for the use of ML within the mHealth domain? In tinnitus research, ML discerns gender, temperature, and season-related variations among patients. In the realm of COVID-19, we collaboratively designed a COVID-19 check app for public education, incorporating EMA data to offer informative feedback on COVID-19-related matters. This thesis uses seven EMA datasets with more than 250,000 assessments. Our analyses revealed a set of challenges: App user over-representation, time gaps, identity ambiguity, and operating system specific rounding errors, among others. Our systematic review of 450 medical studies assessed prior utilization of XAI methods.
Results.
ML models predict gender and tinnitus perception, validating gender-linked tinnitus disparities. Using season and temperature to predict tinnitus shows the association of these variables with tinnitus. Multiple assessments of one app user can constitute a group. Neglecting these groups in data sets leads to model overfitting. In select instances, heuristics outperform ML models, highlighting the need for domain expert consultation to unveil hidden groups or find simple heuristics.
Conclusion.
This thesis suggests guidelines for mHealth related data analyses and improves estimates for ML performance. Close communication with medical domain experts to identify latent user subsets and incremental benefits of ML is essential. / Einleitung.
Unter Mobile Health (mHealth) versteht man die Nutzung mobiler Geräte
wie Handys zur Unterstützung der Gesundheitsversorgung. So können Ärzt:innen z. B.
Gesundheitsinformationen sammeln, die Gesundheit aus der Ferne überwachen, sowie
personalisierte Behandlungen anbieten. Man kann maschinelles Lernen (ML) als System
nutzen, um aus diesen Gesundheitsinformationen zu lernen. Das ML-System versucht,
Muster in den mHealth Daten zu finden, um Ärzt:innen zu helfen, bessere Entschei-
dungen zu treffen. Zur Datensammlung wurden zwei Methoden verwendet: Einerseits
trugen zahlreiche Personen zur Sammlung von umfassenden Informationen mit mo-
bilen Geräten bei (sog. Mobile Crowdsensing), zum anderen wurde den Mitwirkenden
digitale Fragebögen gesendet und Sensoren wie GPS eingesetzt, um Informationen in
einer alltäglichen Umgebung zu erfassen (sog. Ecologcial Momentary Assessments). Diese
Arbeit verwendet Daten aus zwei medizinischen Bereichen: Tinnitus und COVID-19.
Schätzungen zufolge leidet etwa 15 % der Menschheit an Tinnitus.
Materialien & Methoden.
Die Arbeit untersucht, wie ML-Systeme mit mHealth Daten
umgehen: Wie können diese Systeme robuster werden oder neue Dinge lernen? Funktion-
ieren die neuen ML-Systeme immer besser als einfache Daumenregeln, und wenn ja, wie
können wir sie dazu bringen, zu erklären, warum sie bestimmte Entscheidungen treffen?
Welche speziellen Regeln sollte man außerdem befolgen, wenn man ML-Systeme mit
mHealth Daten trainiert? Während der COVID-19-Pandemie entwickelten wir eine App,
die den Menschen helfen sollte, sich über das Virus zu informieren. Diese App nutzte
Daten der Krankheitssymptome der App Nutzer:innen, um Handlungsempfehlungen
für das weitere Vorgehen zu geben.
Ergebnisse.
ML-Systeme wurden trainiert, um Tinnitus vorherzusagen und wie er mit
geschlechtsspezifischen Unterschieden zusammenhängen könnte. Die Verwendung von
Faktoren wie Jahreszeit und Temperatur kann helfen, Tinnitus und seine Beziehung zu
diesen Faktoren zu verstehen. Wenn wir beim Training nicht berücksichtigen, dass ein
App User mehrere Datensätze ausfüllen kann, führt dies zu einer Überanpassung und
damit Verschlechterung des ML-Systems. Interessanterweise führen manchmal einfache
Regeln zu robusteren und besseren Modellen als komplexe ML-Systeme. Das zeigt, dass
es wichtig ist, Experten auf dem Gebiet einzubeziehen, um Überanpassung zu vermeiden
oder einfache Regeln zur Vorhersage zu finden.
Fazit.
Durch die Betrachtung verschiedener Langzeitdaten konnten wir neue Empfehlun-
gen zur Analyse von mHealth Daten und der Entwicklung von ML-Systemen ableiten.
Dabei ist es wichtig, medizinischen Experten mit einzubeziehen, um Überanpassung zu
vermeiden und ML-Systeme schrittweise zu verbessern.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:uni-wuerzburg.de/oai:opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de:35118 |
| Date | January 2024 |
| Creators | Allgaier, Johannes |
| Source Sets | University of Würzburg |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | doctoralthesis, doc-type:doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Rights | https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/deed.de, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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