反馈回路正在改变健康行为

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反馈回路的前提很简单：向人们提供关于他们行为的实时信息，他们就更有可能为了变得更好而改变这些行为。

Teague 设计师在他们将水表连接到办公室洗手池时，发现了反馈回路的力量。当设备提供后续反馈时，他们发现行为没有变化。但是，当他们将 iPad 连接到显示实时反馈的设备时，人们的行为发生了巨大变化。他们平均减少了 75% 的用水量。

在另一个实验中，Garden Grove 在驾驶员在学区超速行驶方面遇到了问题。当他们安装动态显示屏，向驾驶员显示他们当前的速度以及限速时，驾驶员的平均速度降低了 14%。

在这些例子中，我们都看到实时监控使人们有机会立即改变他们的行为，变得更好。

那么，如果我们将这种强大的工具应用于人类健康，会发生什么呢？

医学中最大的问题是不依从性，指的是病人不遵守医生开出的医嘱。研究表明，一半的病人没有按指示服用处方药。不依从性每年给美国医疗保健成本增加 1000 亿美元，仅心血管疾病每年就导致 125,000 例不必要的死亡——仅仅是因为人们没有做他们知道应该做的事情。

Pew 数字战略副主任 Susannah Fox 在接受 eWEEK 采访时说：“总的来说，人们与看到他们的健康选择的结果是脱节的。我们看不到因为每天早上早餐吃两个甜甜圈而导致动脉阻塞。” Fox 说：“我们缺乏这些反馈回路，这些反馈回路可以让我们知道你做对了 [或者] 你没有做对。”

在 SXSW，初创公司 Massive Health 的创始人 Aza Raskin (@azaaza) 谈到了反馈回路如何帮助改变患者行为。他用蛋糕来证明人们没有考虑到对健康的累积负面影响。当一个人吃一块蛋糕（并且知道他不应该吃）时，没有立即的后果。因此，那块蛋糕成为长期反馈回路的一部分，其后果在遥远的未来才会显现，无法鼓励人们养成理想的良好健康行为。他认为，我们必须找到一种方法，通过将长反馈回路分解为较短的反馈回路（向人们频繁或即时地反馈他们做得如何）或通过奖励人们的行为改变，使人们更容易在长反馈回路期间坚持良好行为。

直到最近，捕获数据还是很麻烦的。但是随着廉价传感器和大数据处理的兴起，我们可以被动地捕获、数字化和处理数据，几乎没有摩擦并且具有无限的可扩展性。

借助更便宜、更好的加速度计、电感传感器、RFID 芯片和 GPS 传感器，现在可以将监控功能内置到网球鞋、处方药瓶和牙刷中。随着开放数据运动的兴起，移动健康应用程序得到了巨大的发展，支持移动设备的反馈回路在医疗保健领域具有很大的潜力。

GlowCap 是一种插入式装置，它连接到一个知道患者特定剂量指示的数据库，开始以柔和的橙色光和柔和的音乐越来越紧急地闪烁，直到药瓶被打开，这是反馈回路改善人类健康的一个成功例子。

Massive Health 是另一个目前正在生产产品的团队，这些产品放在你的口袋里，让你深入了解自己的健康状况。他们邀请你参与他们产品的早期版本的 beta 测试。来吧，参与进来，并提供你的反馈。