德克萨斯大学阿灵顿分校的一支研究团队获得了德州癌症预防和研究所（CPRIT）的资助，以解决癌症幸存者低体力活动这一关键问题。定期锻炼可以显著提高幸存者的生活质量并降低其死亡风险，然而高达84%的幸存者没有进行足够的运动以获得这些益处。
UTA的研究人员正在开发一种个性化的方法，以鼓励和支持癌症幸存者的体力活动。他们将利用智能系统，结合AI和机器学习技术，根据可穿戴设备和智能手机的数据实时发送定制信息给幸存者。目标是在最合适的时刻提供最有效的信息，以达到最大影响。
该研究团队包括UTA公共卫生项目助理教授廖悦、传播学系副教授格蕾丝·布兰农、计算机科学与工程系教授兼副系主任李成凯以及休斯顿MD安德森癌症中心的合作者玛丽亚·张。
这个为期两年的项目将开发一个算法，能够创建及时的个性化信息，并在15名参与者中进行测试。
“我们无法总是预测人们的行为，而且我们只有有限的信息来为患者开发干预信息。如果我们开始考虑所有不同的场景，恢复中的癌症患者每天可能面临的各种情况，这将涉及开发成千上万条个性化的信息，这是人力所不能及的。随着团队设想如何克服这个问题，AI成为了一个越来越受欢迎的工具，我们认为它可以真正帮助我们扩大这项研究。”
廖悦，UTA公共卫生项目助理教授
该项目扩展了廖博士和布兰农博士目前的研究。两人通过UTA健康信息创新中心与李博士联系，利用他在AI方面的专长。
“AI现在几乎是每个科学领域的驱动力——它是社会进步的支柱。我很高兴能参与这个项目，因为这是一个真正的跨学科工作，我热衷于与我的领域之外的专家合作。将不同视角结合起来，在多个领域的交汇处共同工作，可以在我们的不同研究领域取得重大突破。”
李成凯，计算机科学与工程系教授兼副系主任
在初步的小规模测试中，大约有30名参与者，使用人工来个性化干预信息是可行的。然而，如果我们要将个性化干预信息传递给更多的人，我们需要一种更高效且成本更低的方法。AI允许通过其算法进行更多的适应性调整，使这个项目变得更加可扩展和成本效益更高，同时保持个性化。
这种跨学科的合作使团队能够探索超出各自领域范围的解决方案，从而带来更广泛的影响。
“在我的研究中需要考虑很多因素，但我并没有所有的专业知识。在UTA，我能够从不同领域拉拢专家，而不感到受限。作为跨学科团队的一员，确实帮助拓宽了我的研究范围。”
廖悦，UTA公共卫生项目助理教授
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