Through lockdowns and other severe changes to daily life, almost everyone is affected by the COVID-19 pandemic. Scientists and medical doctors are - among others - mainly interested in researching, monitoring, and improving physical and mental health of the general population. Mobile health apps (mHealth), and apps conducting ecological momentary assessments (EMA) respectively, can help in this context. However, developing such mobile applications poses many challenges like costly software development efforts, strict privacy rules, compliance with ethical guidelines, local laws, and regulations. In this paper, we present TrackYourHealth (TYH), a highly configurable, generic, and modular mobile data collection and EMA platform, which enabled us to develop and release two mobile multi-platform applications related to COVID-19 in just a few weeks. We present TYH and highlight specific challenges researchers and developers of similar apps may also face, especially when developing apps related to the medical field.


翻译:通过封锁和对日常生活的其他严重改变,几乎每个人都受到COVID-19大流行病的影响,科学家和医生主要关心研究、监测和改善普通民众的身心健康,移动保健应用软件(MH)和进行生态短暂评估的应用软件(EMA)可以在这方面有所帮助,然而,发展这种移动应用软件带来了许多挑战,如昂贵的软件开发工作、严格的隐私规则、遵守道德准则、地方法律和规章等。本文介绍“你的健康跟踪”(TYH),这是一个高度可配置、通用和模块化的移动数据收集和EMA平台,使我们能够在短短几个星期内开发和发布与COVID-19有关的两个移动多平台应用软件。我们介绍TYH,并强调类似应用软件的研究人员和开发者也可能面临具体的挑战,特别是在开发与医疗领域有关的应用时。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
169+阅读 · 2019年10月11日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
187+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
270+阅读 · 2019年10月9日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | PRICAI 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年12月13日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月19日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月19日
Advances and Open Problems in Federated Learning
Arxiv
18+阅读 · 2019年12月10日
VIP会员
相关VIP内容
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
169+阅读 · 2019年10月11日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
187+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
270+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | PRICAI 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年12月13日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员