一款新开发的应用通过解决多病共存问题——即同时患有两种或以上健康状况（如糖尿病和关节炎）——在英国国家医疗服务体系（NHS）患者中取得显著成效。该应用由霍莉健康（Holly Health）联合拉夫堡大学和模态合作伙伴关系（Modality Partnership）实施，在为期三个月的试验中，超过180名用户的自我管理参与度提升21%。
此外，用户健康习惯改善10%，有望大规模提升公共健康水平。霍莉健康应用通过整合行为科学与机器学习技术，开发出实时适应性干预（JITAI）系统，专门针对多病共存患者强化健康习惯（如规律运动、充足睡眠）。
JITAI作为开创性方法，依据个人独特健康模式与行为提供及时个性化指导。系统运用实时数据与机器学习模型，精准识别每日最需支持的干预时机并即时响应。该系统以"反馈环"形式运行每日循环，采用强化学习（Reinforcement Learning）技术持续优化：通过每日学习用户行为反馈，系统不断提升支持策略有效性，并为次日规划更精准的指导信息。
英国约三分之一成年人受多病共存困扰，其中34%同时存在身心双重健康问题，此类组合严重削弱患者自我管理能力。随着疾病数量增加，护理复杂度与成本持续攀升，对医疗系统形成巨大压力。多病共存目前已占NHS健康与社会护理支出的70%，导致每年约720亿英镑用于可预防疾病的支出。
这项由英国创新署（Innovate UK）资助的18个月项目，专注于推进多病共存或高风险人群的数字化自我管理。研究结果证实大规模个性化数字支持的潜力，既能缓解NHS在容量与成本方面的关键挑战，又能助力患者主动掌控健康。基于积极的初步成果，项目团队计划在更大规模患者群体中开展应用测试。
拉夫堡大学项目学术负责人、生活方式医学与行为中心（CLiMB）成员詹姆斯·桑德斯博士指出："本次合作彰显了个性化数据驱动支持在管理多重长期疾病方面的潜力。通过融合行为改变研究与自适应机器学习，我们能在精准时机提供有效支持，赋能患者采取切实行动改善健康。"
拉夫堡大学智能控制系统高级讲师詹姆斯·弗莱明博士补充道："该项目将前沿AI技术从实验室推向日常生活。JITAI系统能识别个体响应模式，提供个性化及时指导，帮助人们建立持久健康习惯。"
霍莉健康首席执行官兼联合创始人格蕾丝·吉姆森表示："这是迄今最令人振奋的突破。当医疗领域聚焦大型语言模型发展时，我们通过高度个性化指导提示开辟独特创新路径。我们期待在更广泛NHS患者群体中部署该应用，提供亟需的 compassionate and tailored 生活方式健康支持。"
模态合作伙伴关系集团首席执行官兼合伙人文森特·赛教授强调："AI与行为科学的深度融合，正使复杂需求患者的个性化自我管理成为现实。"
项目成功后，合作伙伴计划在NHS及社区环境中扩展增强版霍莉健康服务覆盖范围，旨在支持更多患者管理长期疾病并预防新发健康问题。
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