美大學開發減重App 以蒐集資訊改變行為策略 / 產業動態

一些智慧型手機App雖是較低成本的減重方式,但國際肥胖期刊調查顯示,市面大部分改善肥胖有關的App,需要反複輸入資料,因此許多用戶萌生放棄的念頭,而美國伍施特理工學院電腦科助教跳脫傳統追蹤、紀錄的作法...
美大學開發減重App 以蒐集資訊改變行為策略

據美國疾病控制與預防中心(CDC)統計,美國有近超過3分之1的成人都有肥胖問題,而孩童與青少年近年的肥胖率也不斷增加,肥胖因而成為威脅美國人健康最劇的問題之一。

一些智慧型手機軟體(App)雖是較低成本的減重方式,但國際肥胖期刊(International Journal of Obesity)調查顯示,市面上存在與改善肥胖有關的28,905個App,大部分僅注重運動、飲食控制、卡路里攝取監控等,並要求用戶詳細紀錄每天吃下的食物與進行的運動,由於需要反複輸入資料,許多用戶也因此萌生放棄的念頭。

美國伍斯特理工學院(WPI)電腦科學助理教授Carolina Ruiz表示,倘跳脫傳統追蹤、紀錄的作法,智慧型手機仍可提供能降低費用與使用者負擔,並經過實證的減重方式。

Ruiz所主持的研究團隊針對傳統減重App的缺點進行研究,並以有過胖問題的16個18歲青少年為研究對象,開發「SlipBuddy」App,在研究進行1個月後,就有9人減重平均約2.2公斤,3人維持相同的體重,4人則增加0.9公斤。

SlipBuddy整合行為學策略(behavioral strategies)與機器學習、文字探勘(text mining)等技術,不採取傳統紀錄血壓、步數或節食的方式,而改採讓用戶在感到想「放縱進食」時記錄當下的時間點,接著App藉由蒐集此類資訊,以辨識引發不健康行為的契機。

並利用機器學習預測使用者即將開始過度進食的高度可能時機點,最後在確定過度進食的可能性為高的情況下,推送通知建議從事健康的活動以避免使用者開始放縱進食,例如建議使用者到戶外走路,藉以斷開看電視與進食之間的連結。

App使用者仍會被要求在9點、下午2點及8點紀錄一些資訊,內容多有關壓力、飢餓等級、疲勞、體重及過度進食等。Ruiz表示,利用機器學習演算法,能發現較精確的使用者預期性行為模式,助使用者產生對抗肥胖的意志。

研究團隊將在2018年進行更廣泛研究,App預計於2019年在iOS及Android平台上發表。

 

出處:DIGITIMES