À l'étape 830, au moins un processeur peut entrer ou appliquer le premier ensemble d'attributs et le deuxième ensemble d'attributs à un ou plusieurs arbres de décision. Un " arbre de décision ", tel qu'il est utilisé ici, peut faire référence à tout algorithme ou modèle permettant de classer une ou plusieurs entrées en fonction d'une ou de plusieurs règles ou logiques prédéterminées. Les exemples non limitatifs d'arbres de décision comprennent les arbres de décision de classification, les arbres de décision de régression, les arbres de classification discriminants linéaires, les arbres de classification discriminants quadratiques, les arbres de classification de régression logistique, les arbres de classification et de régression (CART), les arbres de régression additive multiple (MART), l'analyse de prédiction pour les microréseaux (PAM), les arbres de décision de forêt aléatoires, l'arbre de décision de plus proche voisins, ou tout autre algorithme approprié d'arbre de décision d'apprentissage automatique ou d’apprentissage non automatique. L'application de gestion de santé peut utiliser un ou plusieurs arbres de décision basés sur la santé, tels que des arbres de décision basés sur l'alimentation, des arbres de décision basés sur le métabolisme, des arbres de décision basés sur le génotype, des arbres de décision basés sur le phénotype, des arbres de décision basés sur la santé mentale, des arbres de décision basés sur les signes vitaux (par exemple, basés sur la fréquence cardiaque, les niveaux d'oxygène, la température corporelle ou toute autre vie). ), une combinaison de ces éléments, ou tout autre arbre décisionnel basé sur l'état d'un individu, qu'il soit physiologique, psychologique ou autre. Dans certains modes de réalisation, des arbres de décision peuvent être mis en œuvre pour fournir des recommandations dans des domaines ou des catégories spécifiques de santé (par exemple, la santé métabolique, la santé cardiovasculaire, la santé du système immunitaire, la santé musculaire ou l'activité, etc.) et ces arbres de décision peuvent être sélectionnés et appliqués en fonction des intérêts d'un individu en matière de santé ou de ses demandes de types spécifiques de recommandations. De plus, les règles ou la logique de chaque arbre décisionnel peuvent être statiques ou changer au fil du temps (par exemple, par l'apprentissage automatique ou une intervention manuelle). Dans certains modes de réalisation, un ou plusieurs arbres de décision peuvent inclure un ou plusieurs modèles d'apprentissage automatique. Comme indiqué dans le présent document, l’(s) arbre(s) de décision peut être configuré pour classer les attributs d'entrée. En outre, un ou plusieurs modèles d'apprentissage automatique peuvent être formés selon que le fait de suivre une recommandation de santé modifie les attributs du premier ensemble d'attributs et / ou du deuxième ensemble d'attributs. Dans certains modes de réalisation, l’(les) arbre(s) de décision utilisant des modèles d'apprentissage automatique peuvent être configurés pour fournir des recommandations de santé afin d'améliorer un attribut hiérarchisé dans le premier ensemble d'attributs et le deuxième ensemble d'attributs.