KI-Mobilanwendung im Vergleich zu HCP für Kniebeugen mit dem eigenen Körpergewicht
9. August 2021 aktualisiert von: Columbia University
Mobile Anwendung mit künstlicher Intelligenz (KI) im Vergleich zu Gesundheitsdienstleistern (HCP) für Kniebeugen mit dem eigenen Körpergewicht: Eine randomisierte, verblindete, kontrollierte klinische Studie
Bewertung, ob eine mobile Anwendung mit künstlicher Intelligenz (KI) die Kniebeugenform mit Körpergewicht bei erwachsenen Teilnehmern im Vergleich zu einem Physiotherapeuten (PT) identifizieren und verbessern kann.
Studienübersicht
Status
Abgeschlossen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Art und Weise, wie Menschen auf ihre Gesundheitsbedürfnisse eingehen können.
Eine solche Möglichkeit im Zusammenhang mit körperlicher Betätigung ist die KI-fähige mobile Übungsanwendung (Digital Coach), die die Bewegungsverfolgungstechnologie verwendet, um das Übungsformular einer Person zu überwachen und in Echtzeit Audio-Feedback zu geben.
Diese KI-Technologie muss jedoch noch unabhängig von einem persönlichen Bewerter (menschlichen Trainer) auf ihre Fähigkeit zur Verbesserung der Übungsform getestet werden.
Diese Studie ist eine verblindete, randomisierte, kontrollierte Studie, die die Fähigkeit des digitalen Trainers (n=15) und eines menschlichen Trainers eines Physiotherapeuten (PT) (n=15) vergleicht, die Kniebeugenform mit Körpergewicht bei 30 nicht behinderten Freiwilligen im Alter von 20 bis 35 Jahren zu verbessern.
Jeder Freiwillige führt 10 nicht unterstützte Kontrollkniebeugen durch, dann 10 Kniebeugen mit unterstützendem Stimmfeedback von einem der Trainer nach jeder Wiederholung und schließlich 10 weitere nicht unterstützte Testkniebeugen, alle Kniebeugen werden auf Video aufgezeichnet.
Drei unabhängige Videoauswerter zählen die Anzahl der korrekten Kniebeugen-Wiederholungen, die von Freiwilligen vor und nach Intervention durch die verschiedenen Trainer absolviert wurden.
Dieses Projekt ist wichtig, um den digitalen Trainer im Vergleich zu einem menschlichen PT-Trainer in einer kleinen Population zu validieren, der eine Kniebeuge mit Körpergewicht für seine breite Anwendbarkeit auf tägliche Bewegungsmuster verwendet.
Studientyp
Interventionell
Einschreibung (Tatsächlich)
30
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienorte
-
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New York
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New York, New York, Vereinigte Staaten, 10032
- Columbia University Medical Center
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Teilnahmekriterien
Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
20 Jahre bis 35 Jahre (Erwachsene)
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Nein
Studienberechtigte Geschlechter
Alle
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Tochtergesellschaft der Columbia University
- Im Alter von 20 bis 35 Jahren
- Kann 10 Minuten lang moderate Körpergewichtsübungen durchführen
Ausschlusskriterien:
- Zustimmung nicht möglich
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Sonstiges
- Zuteilung: Zufällig
- Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
- Maskierung: Single
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
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Experimental: Gruppe Künstliche Intelligenz (KI).
Um die Ausgangsleistung zu bestimmen und als ihre eigene Kontrolle zu dienen, führten die Teilnehmer in beiden Gruppen 10 Kontrollwiederholungen der Kniebeugen mit dem eigenen Körpergewicht ohne Feedback durch, gefolgt von einer Minute Pause.
Die Mitglieder der KI-Gruppe führten dann 10 weitere „Übungs“-Wiederholungen mit audiovisuellem Echtzeit-Feedback von der App durch, gefolgt von einer Minute Pause.
Das Design der KI lieferte bei Bedarf ein Feedback mit einer Stimmaussage und einem Video auf dem Bildschirm pro Wiederholung (z. B. wenn ein Teilnehmer eine Squat-Wiederholung mit nach unten gebeugtem Hals durchführte, schlug die KI vor, den Kopf mit Anweisungen auf dem Bildschirm oben zu halten). .
Die Teilnehmer beider Gruppen führten dann 10 "Test"-Wiederholungen ohne Feedback durch, gefolgt von einer Minute Pause.
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Die mobile KI-Anwendung gibt den Teilnehmern Feedback, die zufällig der Gruppe der künstlichen Intelligenz zugeordnet wurden.
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Aktiver Komparator: Physiotherapeutengruppe
Um die Ausgangsleistung zu bestimmen und als ihre eigene Kontrolle zu dienen, führten die Teilnehmer in beiden Gruppen 10 Kontrollwiederholungen der Kniebeugen mit dem eigenen Körpergewicht ohne Feedback durch, gefolgt von einer Minute Pause.
Diejenigen in der PT-Gruppe (n = 15) führten auch 10 „Übungs“-Wiederholungen mit einem Stück Feedback pro Wiederholung durch, falls erforderlich, vom PT, gefolgt von einer Minute Pause.
Die Teilnehmer beider Gruppen führten dann 10 "Test"-Wiederholungen ohne Feedback durch, gefolgt von einer Minute Pause.
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PT gibt Teilnehmern, die randomisiert der Physiotherapeutengruppe zugeteilt wurden, Feedback.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Anzahl richtiger Kniebeugen
Zeitfenster: Bis zu 15 Minuten oder Abschluss des dritten Satzes Kniebeugen
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Die Verbesserung der Kniebeugen nach der Intervention wird durch die Anzahl der korrekten Kniebeugen im dritten Satz im Vergleich zum ersten Kniebeugensatz bestimmt.
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Bis zu 15 Minuten oder Abschluss des dritten Satzes Kniebeugen
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Anzahl der Kniebeugen, die von der KI korrekt erkannt wurden
Zeitfenster: Bis zu 15 Minuten oder Abschluss des dritten Satzes Kniebeugen
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Die KI-Identifizierung von korrekten und falschen Kniebeugen wird durch die Anzahl der Kniebeugen bestimmt, die von KI im Vergleich zu unabhängigen Bewertern korrekt identifiziert wurden.
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Bis zu 15 Minuten oder Abschluss des dritten Satzes Kniebeugen
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Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Sponsor
Mitarbeiter
Ermittler
- Hauptermittler: Sunil K. Agrawal, PhD, Columbia University
Publikationen und hilfreiche Links
Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.
Studienaufzeichnungsdaten
Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
15. Oktober 2019
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
30. Dezember 2019
Studienabschluss (Tatsächlich)
30. Dezember 2019
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
5. November 2020
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
5. November 2020
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
12. November 2020
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
16. August 2021
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
9. August 2021
Zuletzt verifiziert
1. August 2021
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- AAAS7301
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?
Nein
Beschreibung des IPD-Plans
Die Daten der einzelnen Teilnehmer werden nicht mit anderen Forschern geteilt
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Nein
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Nein
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