바디웨이트 스쿼트를 위한 AI 모바일 애플리케이션 대 HCP
2021년 8월 9일 업데이트: Columbia University
바디웨이트 스쿼트를 위한 인공 지능(AI) 모바일 애플리케이션 대 건강 관리 제공자(HCP): 무작위, 맹검, 통제 임상 시험
인공 지능(AI) 모바일 애플리케이션이 물리 치료사(PT)와 비교할 때 성인 참가자의 체중 스쿼트 양식을 식별하고 개선할 수 있는지 평가합니다.
연구 개요
상세 설명
인공 지능(AI)은 사람들이 자신의 건강 요구 사항을 해결하는 방식을 변화시키고 있습니다.
신체 운동과 관련된 그러한 방법 중 하나는 모션 추적 기술을 사용하여 사람의 운동 형태에 대한 실시간 오디오 피드백을 모니터링하고 제공하는 AI 지원 운동 모바일 애플리케이션(디지털 코치)입니다.
그러나 이 AI 기술은 운동 형태를 개선하는 능력에 대해 직접 평가자(인간 코치)에 대해 독립적으로 테스트되지 않았습니다.
이 연구는 디지털 코치(n=15)와 물리 치료사(PT) 인간 코치(n=15)가 20~35세의 건강한 지원자 30명을 대상으로 체중 스쿼트 자세를 개선하는 능력을 비교하는 맹검 무작위 통제 시험입니다.
각 지원자는 보조 없이 10번의 컨트롤 스쿼트를 수행한 다음 각 반복 후 코치의 보조 음성 피드백으로 10번의 스쿼트를 수행하고 마지막으로 모든 스쿼트를 비디오로 녹화한 추가로 10번의 테스트 스쿼트를 추가로 수행합니다.
세 명의 독립적인 비디오 평가자가 서로 다른 코치의 개입 전후에 지원자가 완료한 올바른 스쿼트 반복 횟수를 계산합니다.
이 프로젝트는 일상적인 움직임 패턴에 대한 광범위한 적용 가능성을 위해 체중 스쿼트를 사용하는 소규모 인구의 PT 인간 코치와 비교하여 디지털 코치를 검증하는 데 중요합니다.
연구 유형
중재적
등록 (실제)
30
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
-
-
New York
-
New York, New York, 미국, 10032
- Columbia University Medical Center
-
-
참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
공부할 수 있는 나이
20년 (성인)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
연구 대상 성별
모두
설명
포함 기준:
- 컬럼비아 대학 제휴
- 20~35세
- 10분간 적당한 체중 운동 가능
제외 기준:
- 동의를 제공할 수 없음
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 다른
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 하나의
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
|---|---|
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실험적: 인공지능(AI) 그룹
기본 능력을 결정하고 자신의 컨트롤 역할을 하기 위해 두 그룹의 참가자는 피드백 없이 맨몸 스쿼트 "컨트롤" 반복 10회를 수행한 후 1분간 휴식을 취했습니다.
그런 다음 AI 그룹의 사람들은 앱의 실시간 시청각 피드백과 함께 10분의 휴식 후 "연습"을 10회 더 수행했습니다.
AI의 디자인은 필요한 경우 음성 설명과 반복당 화면 비디오로 피드백을 제공했습니다(예: 참가자가 목을 아래로 구부린 상태에서 스쿼트 반복을 수행할 때 AI는 화면 지침에 따라 머리를 위로 유지하도록 제안했습니다). .
두 그룹의 참가자는 피드백 없이 10번의 "테스트" 반복을 수행한 후 1분간 휴식을 취했습니다.
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AI 모바일 애플리케이션은 인공지능 그룹으로 무작위 배정된 참여자에게 피드백을 제공합니다.
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활성 비교기: 물리 치료사 그룹
기본 능력을 결정하고 자신의 컨트롤 역할을 하기 위해 두 그룹의 참가자는 피드백 없이 맨몸 스쿼트 "컨트롤" 반복 10회를 수행한 후 1분간 휴식을 취했습니다.
PT 그룹(n=15)의 사람들도 필요한 경우 PT에서 1분 휴식 후 반복당 하나의 피드백으로 10번의 "연습" 반복을 수행했습니다.
두 그룹의 참가자는 피드백 없이 10번의 "테스트" 반복을 수행한 후 1분간 휴식을 취했습니다.
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PT는 물리 치료사 그룹에 무작위로 배정된 참가자에게 피드백을 제공합니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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올바른 스쿼트 횟수
기간: 최대 15분 또는 세 번째 스쿼트 세트 완료
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개입 후 스쿼트 개선은 첫 번째 스쿼트 세트와 비교하여 세 번째 세트의 올바른 스쿼트 수에 의해 결정됩니다.
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최대 15분 또는 세 번째 스쿼트 세트 완료
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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AI가 올바르게 식별한 스쿼트 수
기간: 최대 15분 또는 세 번째 스쿼트 세트 완료
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올바른 스쿼트와 잘못된 스쿼트의 AI 식별은 독립적인 평가자와 비교하여 AI가 올바르게 식별한 스쿼트의 수에 따라 결정됩니다.
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최대 15분 또는 세 번째 스쿼트 세트 완료
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 수석 연구원: Sunil K. Agrawal, PhD, Columbia University
간행물 및 유용한 링크
연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
2019년 10월 15일
기본 완료 (실제)
2019년 12월 30일
연구 완료 (실제)
2019년 12월 30일
연구 등록 날짜
최초 제출
2020년 11월 5일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2020년 11월 5일
처음 게시됨 (실제)
2020년 11월 12일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2021년 8월 16일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2021년 8월 9일
마지막으로 확인됨
2021년 8월 1일
추가 정보
이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .
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