设计思维 | 可定制技术设计（TTD）在医疗信息系统开发中的应用

可定制技术设计（Tailorable Technology Design）简称TTD，是一种设计理念和技术方法，强调根据用户的具体需求和场景灵活调整技术产品的功能与特性，通过模块化、参数配置等方式，让用户能够参与技术产品的定制过程，从而更好地满足个性化需求。

TTD方法具有用户参与、灵活性、适应性、可持续等特点，代表了以用户为中心的信息系统设计趋势。它包括以下几个要点：

1. 双设计视角：将信息系统的设计分为两个阶段：

• 初始设计（Primary Design）：由开发者完成。

• 次级设计（Secondary Design）：由用户在使用过程中进行，以更好地满足其特定需求。次级设计过程是用户在使用信息系统过程中进行的定制活动，包括功能层（Functional Layer）和内容层（Content Layer）的定制，其中，功能层涉及系统功能的重新组合，内容层涉及信息的创建和呈现。
  
  

2. 组件架构及模块化设计：采用模块化的构建方式，每个模块负责特定的功能，可以根据需要添加或移除。

3. 参数配置：允许用户通过调整参数来自定义产品的某些特性，以适应特定的需求。

TTD理论在实际应用中已被用于多种信息系统的设计和开发，特别是在需要用户个性化和定制化解决方案的领域。包括：医疗信息系统，教育软件，智能家居系统，智能可穿戴设备系统，企业资源规划（ERP）系统，客户关系管理（CRM）系统，个性化推荐系统，个性化新闻聚合器，社交媒体平台，个性化搜索引擎，专业软件工具等。

随着人工智能（AI）技术应用的兴起，将AI能力融入TTD方法将大大提升开发效果，这在医疗信息系统的开发中正在得到验证。

举一个相关的实际例子。

来自德国拜罗伊特大学（University of Bayreuth）等机构的一个合作团队近日在《商业与信息系统工程》（Business & Information Systems Engineering）发表了一个成果，他们围绕尿失禁患者（神经源性下尿路功能障碍，NLUTD）可穿戴设备系统（AI辅助的个体化膀胱监测系统）的设计，对TTD方法进行了优化。

该文作者应用设计科学研究（DSR）六步法（可参考我的上一期推文），提出了三个关于TTD的设计命题（Proposition），并在用户调研的基础上，总结出五个设计观察（Observation）。基于这些命题和观察，他们对原有的TTD进行了扩展和深化。

三个命题（P1-3）主要是针对用户参与的次级设计过程中的个性化定制方法，具体是：

• P1：次级设计过程可以包括系统驱动的交互，由信息系统（IS）提示用户进行定制。

• P2：次级设计过程可以包括信息系统自身的自主定制。

• P3：次级设计过程从完全由用户驱动发展到包含用户主动和被动形式的参与。
  
  

五个观察（O1-5）如下：

• O1：谨慎的初级设计过程对于奠定AI赋能的TTD至关重要。

• O2：如果能提高产品的实用性（如提高预测性能），用户愿意在初始定制阶段投入时间。

• O3：倡导在持续进行的定制阶段，用户和信息系统都是积极参与者。

• O4：深度迁移学习可通过针对个人用户的算法定制来提高预测性能。

• O5：在真实世界的条件下，个人智能服务的定制过程可与用户的日常工作相结合。
  
  

基于以上，修订后的TTD的主要创新是：用户和系统都被视作可以独立进行功能定制的行动者，他们协同完成次级设计进程。这一框架给AI技术在次级设计过程中的角色定位提供了参考。

在文中所举的案例中，这一改进的TTD方法，为开发能够适应个体用户生物学和生理学特征的AI赋能的个体化膀胱监测系统提供了具体指导。其要点包括：

• 系统驱动的交互：设计了初始定制阶段，要求用户输入个人特征（如性别、年龄、体重指数和肤色）并记录至少十个排尿周期。这有助于系统通过深度迁移学习来个性化预测组件，从而提高预测膀胱容量的准确性。

• 自主定制：系统利用深度迁移学习的能力，可以根据传感器数据自主确定排尿时间，并生成用于训练的代理真实标签，从而实现自主定制。这减少了用户在持续定制阶段的输入需求。

• 用户参与的定制：设计中考虑了用户在次级设计过程中的主动角色，允许用户根据个人偏好（如通知的警报阈值和类型）调整系统设置，以及在系统提示时提供额外的训练数据。

• 多模态数据处理：设计了一个集成了可穿戴传感器模块和智能手机应用的原型系统，能够连续记录关键的膀胱监测数据点，如加速度和近红外光谱（NIRS）数据。

• 实时反馈和调整：设计了实时反馈机制，允许用户在监测阶段接收预测的膀胱容量信息，一旦达到临界阈值，应用程序就会发送用户定义的通知。

• 持续的定制和学习：设计了持续定制阶段，以适应用户解剖特征和偏好随时间的变化。

• 安全性和隐私保护：在设计中考虑了安全性和隐私保护，确保了使用的传感器模块符合国际辐射防护委员会（ICNIRP）的指南和国际电工委员会（IEC）的标准。

• 实际应用的验证：通过与患有神经源性下尿路功能障碍（NLUTD）的患者的案例研究，验证了设计在现实世界条件下的适用性和用户接受度。
  
  

参考文献：

How Artificial Intelligence Challenges Tailorable Technology Design: Insights from a Design Study on Individualized Bladder Monitoring
https://doi.org/10.1007/s12599-024-00872-9

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