Strojově založený algoritmus pro zvýšenou fyzickou aktivitu a trvalé zapojení uživatelů

Výzkumný tým bude spolupracovat s Telus Health a aplikací Sprout (verze pro iOS a Android), která je navržena tak, aby zvýšila fyzickou aktivitu tím, že účastníkům umožňuje sledovat jejich denní počet kroků a aktivně je porovnávat s jejich denními cíli. Po stažení aplikace Sprout mohou uživatelé otevřít aplikaci a procházet vstupní a domovskou stránkou. Na domovské stránce je zobrazen počet kroků dokončených za daný den a cíl denních kroků uživatelů. Účastníci mohou kliknout na dvě ikony v horní části domovské stránky. Pokud uživatelé kliknou na levou ikonu, zobrazí se stránka historie. Stránka historie umožňuje účastníkům sledovat jejich výkon za poslední týden zobrazením jejich denních kroků a denních cílů na barevně odlišeném sloupcovém grafu. Zelený pruh označuje splnění cíle kroku v odpovídající den a červený pruh označuje nesplnění cíle kroku v odpovídající den. Vestavěný zdravotní čip v zařízeních iPhone a Android shromažďuje údaje o krocích a přesnost počtu kroků shromážděných zdravotním čipem pro iPhone a Android byla ověřena v řadě studií, aby měla srovnatelnou přesnost jako ActiGraph. Aplikace Sprout nejprve uloží údaje o krocích a cílech lokálně do telefonu a poté se každých 10 minut synchronizuje se serverem, když je telefon aktivní. Aktivuje se také push notifikace pro aplikaci (pokud ji uživatel aktivuje) a používá se standardní push notifikace pro iOS a Android. Oznámení push je viditelné na vstupní stránce a na kartě posledních oznámení v telefonu.

Způsobilým účastníkům se po stažení aplikace spustí 1 týdenní zaváděcí období. Účelem zaváděcího období je shromáždit základní denní kroky a posoudit, zda je účastník schopen splnit požadavky potřebné k pravidelnému používání aplikace Sprout. Během zaváděcího období obdrží všichni účastníci v kontrolní a intervenční skupině identické sady cílů denních kroků pro den 1 až 7 jako 3000, 3500, 4000, 4500, 5000, 5500 a 6000 kroků, v tomto pořadí. Algoritmus strojového učení nebude použit k výpočtu cílů kroků pro účastníky v intervenční skupině během období záběhu. Dynamicky se zvyšující cíle kroků budou použity v zaběhnutém období k zapojení účastníků do pravidelného používání aplikace. Kromě toho dostanou všichni účastníci v 8:00 oznámení push, které poskytuje denní cílový počet kroků, a pokud účastník dosáhne cíle před 20:00, bude odesláno další oznámení push, které tomuto účastníkovi pogratuluje k dosažení jeho cílového počtu kroků pro daný den. . Identické cíle mezi 2 skupinami během období záběhu se používají ke stanovení referenční úrovně počáteční fyzické aktivity, která bude použita ve statistických analýzách k porovnání rozdílu v denních krocích mezi záběhem a 12 týdny pro 2 skupiny. Data shromážděná během období záběhu použije algoritmus strojového učení k výpočtu cílů kroků pro období intervence. Toto je platný přístup, protože zavedené údaje budou indikovat preference různých účastníků. Všichni účastníci budou zařazeni do jedné ze dvou skupin. Přidělení uživatelů aplikace do skupin bude implementováno službou Telus Health po období zavádění. Po 1týdenním zaváděcím období budou účastníkům v kontrolní skupině poskytnuty konstantní cíle denních kroků, které byly prostřednictvím aplikace Sprout nastaveny na 10 000 kroků za den. Účastníci dostanou v 8:00 každý den oznámení push, které poskytuje cílový počet kroků pro daný den (10 000 kroků), a pokud účastník dosáhne cíle před 20:00, bude odesláno další oznámení push, které účastníkovi pogratuluje k dosažení jejich cílový počet kroků (10 000 kroků) za den.

Po 1 týdenním zaváděcím období obdrží účastníci intervenční skupiny prostřednictvím aplikace Sprout adaptivně přizpůsobené cíle kroků. Cíle denních kroků budou vypočítány pomocí strojového učení na kompletní historii (minulé kroky a cíle) uživatele. Strojové učení se bude používat každý den, aby se snížily rozdíly v budoucích krocích a cílech. Účastníci dostanou v 8:00 každý den oznámení push, které poskytuje dnešní cílový počet kroků, a pokud účastník dosáhne cíle před 20:00, bude odesláno další oznámení push, aby bylo účastníkovi poblahopřáno k dosažení jeho cílového počtu kroků. den. Strojové učení adaptivně vypočítá personalizované cíle kroků, které jsou předpovězeny k maximalizaci budoucí fyzické aktivity pro každého účastníka na základě dat všech jeho minulých kroků a cílů každého účastníka. Strojové učení se aplikuje na každého účastníka individuálně a skládá se ze dvou hlavních kroků. Prvním krokem je použít všechna data účastníka k sestavení kvantitativního modelu, který předpovídá, kolik kroků účastník v budoucnu podnikne, s ohledem na předepsanou sadu cílů kroků, a důležitým aspektem modelu je složka, která popisuje, jak dosažení cílů v současnosti může zvýšit pravděpodobnost dosažení cílů v budoucnosti. Druhým krokem je použití tohoto kvantitativního modelu k výběru posloupnosti cílů kroků, které maximalizují předpokládaný budoucí počet kroků. Aby byl proces aktualizace cílů kroků adaptabilní, používá se strojové učení každý den (s využitím všech minulých dat uživatelů) ke generování cílů kroků pro nadcházející den. Kromě toho nejsou cíle kroků vypočítané strojovým učením pro nadcházející den konstantní, ale zvyšují se nebo snižují na základě předpovědi modelu. Aplikace Sprout bude automaticky sledovat počty kroků účastníků každý den a bude jim poskytovat cíle bez ohledu na úroveň jejich zapojení do aplikace během 12týdenního studijního období. Vzhledem k tomu, že data jsou analyzována zpětně, nebude účastníkům poskytnut žádný dopis o ukončení studie. Při registraci do postupů studií však všichni uživatelé poskytli písemný informovaný souhlas se sběrem a analýzou jejich údajů.