信任驱动的个性化数字健康架构：融合蓝图人物角色与本体推理的创新研究

　　本研究针对慢性病管理中用户参与度低、信任缺失等问题，提出了一种集成Blueprint Personas用户建模、本体推理和动态信任校准（ROT）的智能代理架构。该系统通过语义推理实现个性化健康干预，并利用ASP规则实现透明化信任调节。模拟COPD患者案例表明，该架构能提升医疗服务的可解释性与适应性，为伦理对齐的AI医疗系统开发提供新范式。

　　

随着全球人口老龄化加剧，慢性疾病管理成为医疗系统的重大挑战。患者自主性下降、医疗资源紧张以及数字化工具与传统护理模式的割裂，导致慢性病患者长期依从性低、信任缺失等问题。尤其对于慢性阻塞性肺疾病（COPD）等需长期干预的疾病，传统静态医疗系统难以提供持续个性化的支持。尽管社会辅助机器人（SARs）和人工智能（AI）技术为解决这些问题提供了新思路，但现有系统往往缺乏语义透明度、动态信任机制和深度的个人化适配能力。

为应对这些挑战，来自意大利比萨大学和拉奎拉大学的研究团队在《Journal of Medical Systems》发表了一项研究，提出了一种信任感知的个性化数字健康架构。该架构融合了Blueprint Personas用户建模、本体推理和参考信任本体（ROT），旨在通过符号化推理和实时数据整合，提供可解释、伦理对齐且动态适应的健康干预。

研究采用了四大关键技术方法：

1. 1.
   基于问卷与LLM生成合成患者数据集，构建Blueprint Personas画像；
2. 2.
   设计四层系统架构（用户交互、个性化、本体与推理、数据集成），支持多模态交互与EHR（电子健康记录）、穿戴设备数据融合；
3. 3.
   利用Answer Set Programming（ASP）实现符号推理与动态信任调节；
4. 4.
   通过ROT本体对信任进行语义建模，使系统可基于用户行为实时调整交互策略。

用户建模与个性化机制

系统通过结构化问卷收集用户临床、行为及情感数据，映射到12类Blueprint Personas中的相应原型。例如，高龄、低数字素养、独居的COPD患者会被归类为“Maria”人物角色，触发高频率监测、简化界面和共情式对话。模拟实验中，团队使用LLM生成了100个合成COPD患者档案，验证了人物角色分配逻辑与个性化策略的有效性。

本体驱动的语义推理

研究采用本体技术对医疗知识、用户特征和上下文关系进行结构化表征，支持系统实现语义互操作与解释性推理。例如，当空气质量数据恶化时，系统通过本体规则自动触发警报，建议患者启用空气净化器。此外，通过整合HL7 FHIR标准，系统实现了与EHR和物联网设备的标准化数据交换。

动态信任校准

基于参考信任本体（ROT），系统将信任定义为多维度动态构念，涵盖能力信念、脆弱性感知、校准信号（如响应延迟、语调变化）等要素。ASP规则实时分析用户行为（如忽略提醒或遵循建议），推断信任等级并调整沟通策略。低信任时系统转为解释性语气，高信任时则强化自信风格，从而维持长期参与。

应用场景验证

以COPD患者“Maria”为例，系统通过语音界面提供药物提醒、症状监测（血氧、咳嗽频率）和环境预警（空气质量）。当用户多次忽略建议时，信任管理器启动校准机制，通过降低指令频率、增加解释性反馈重建信任，演示了系统在真实场景中的适应性。

该研究提出了一种创新且可扩展的数字健康架构，为慢性病管理的个性化与信任构建问题提供了语义化、可解释的解决方案。通过融合符号AI、本体论与动态信任模型，系统不仅提升了干预措施的精准性和透明度，也为符合伦理规范的AI医疗助手设计设立了新标杆。未来工作将聚焦于临床环境验证、多文化信任维度扩展以及EHR深度集成，推动下一代数字健康系统从理论走向实践。