面向学校关闭期间儿童的数据驱动上下文感知健康推断系统

许多国家因新冠疫情爆发而实施学校关闭，这不可避免地影响了儿童的身心健康。家长在學校关闭期间特别注意子女的健康状况至关重要。然而，家长很难察觉孩子健康状况的变化，尤其是心理健康方面没有明显症状，如社会心理功能。此外，疫情期间医疗资源和对新冠健康及社会影响的认知相当有限。基于这一背景，我们从香港172名儿童在2019年9月至2022年1月四个不同时期（不同的疫情和学校关闭条件）收集了真实世界数据集。基于这些数据，我们首先进行探索性数据分析，以探讨学校关闭对六个健康指标的影响，包括身体活动强度、身体功能、自评健康、社会心理功能、韧性和社交联系。我们进一步研究了儿童上下文特征（即人口统计学、社会经济状况、电子设备使用模式、经济满意度、学业表现、睡眠模式、运动习惯和饮食模式）与六个健康指标之间的相关性。随后，设计并开发了一个健康推断系统，根据儿童的上下文特征推断其健康状况，以得出六个健康指标的风险因素。对真实世界数据集的评估和案例研究表明，该健康推断系统可以帮助家长和当局更好地了解与学校关闭期间儿童健康状况相关的关键因素。