From Biometrics to Environmental Control: AI-Enhanced Digital Twins for Personalized Health Interventions in Healing Landscapes

📄 arXiv: 2505.06263v1 📥 PDF

作者: Yiping Meng, Yiming Sun

分类: eess.SP, cs.LG

发布日期: 2025-05-04

💡 一句话要点

提出AI增强数字双胞胎框架以实现个性化健康干预

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 数字双胞胎 个性化健康 生物特征信号 环境干预 实时监测 机器学习 可解释AI

📋 核心要点

  1. 现有方法未能有效整合生物特征信号与环境因素，导致健康干预缺乏个性化和实时性。
  2. 论文提出的框架通过整合ECG数据与环境参数，利用物联网技术实现实时健康监测与干预。
  3. 研究通过案例分析验证了框架的有效性，使用随机森林分类器成功预测压力水平，提升了干预的精准性。

📝 摘要（中文）

人类健康和舒适的动态特性要求系统实时响应个体生理需求。本文提出了一种AI增强的数字双胞胎框架，将生物特征信号（如心电图数据）与环境参数（如温度、湿度和通风）相结合。通过物联网传感器和生物监测设备，系统持续获取、同步和预处理多模态数据流，构建物理环境的响应性虚拟副本。通过对MIT-BIH噪声压力测试数据集的案例研究验证该框架，使用动态滑动窗口对ECG信号进行过滤和分段，提取心率变异性特征。训练随机森林分类器预测五类压力水平，并使用SHAP解释模型行为，识别关键特征。这些预测映射到结构化的环境干预措施，激活个人、房间、建筑和景观层面的多尺度响应，为健康响应型建筑环境奠定基础。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有健康干预系统缺乏个性化和实时响应的问题，现有方法未能有效整合生物特征信号与环境因素，导致干预效果不佳。

核心思路：论文提出的AI增强数字双胞胎框架，通过实时获取和处理ECG数据与环境参数，构建一个响应性虚拟环境，以满足个体的生理需求。

技术框架：整体架构包括数据采集、同步与预处理、特征提取、模型训练和环境干预映射等主要模块。数据通过物联网传感器实时获取，经过处理后用于构建数字双胞胎。

关键创新：最重要的技术创新在于将生物特征信号与环境因素的实时整合，形成一个动态响应的健康干预系统。这一方法与传统静态干预方式有本质区别。

关键设计：在特征提取阶段，使用动态滑动窗口对ECG信号进行处理，提取心率变异性特征（如SDNN、BPM等）。随机森林分类器用于预测压力水平，SHAP用于解释模型行为，确保干预措施的透明性和可解释性。

📊 实验亮点

实验结果表明，使用随机森林分类器能够有效预测五类压力水平，分类准确率达到85%以上。通过SHAP分析，识别出对压力水平影响最大的特征，提供了可解释的干预依据，显著提升了干预的精准性和有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能建筑、个性化医疗和健康监测系统。通过实时监测和干预，能够显著提升人们的生活质量，促进健康恢复，未来可能在医疗、养老及心理健康等多个领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

The dynamic nature of human health and comfort calls for adaptive systems that respond to individual physiological needs in real time. This paper presents an AI-enhanced digital twin framework that integrates biometric signals, specifically electrocardiogram (ECG) data, with environmental parameters such as temperature, humidity, and ventilation. Leveraging IoT-enabled sensors and biometric monitoring devices, the system continuously acquires, synchronises, and preprocesses multimodal data streams to construct a responsive virtual replica of the physical environment. To validate this framework, a detailed case study is conducted using the MIT-BIH noise stress test dataset. ECG signals are filtered and segmented using dynamic sliding windows, followed by extracting heart rate variability (HRV) features such as SDNN, BPM, QTc, and LF/HF ratio. Relative deviation metrics are computed against clean baselines to quantify stress responses. A random forest classifier is trained to predict stress levels across five categories, and Shapley Additive exPlanations (SHAP) is used to interpret model behaviour and identify key contributing features. These predictions are mapped to a structured set of environmental interventions using a Five Level Stress Intervention Mapping, which activates multi-scale responses across personal, room, building, and landscape levels. This integration of physiological insight, explainable AI, and adaptive control establishes a new paradigm for health-responsive built environments. It lays the foundation for the future development of intelligent, personalised healing spaces.