Machinegebaseerd algoritme voor verhoogde fysieke activiteit en duurzame gebruikersbetrokkenheid

Het onderzoeksteam gaat samenwerken met Telus Health en de Sprout-app (iOS- en Android-versies), die is ontworpen om de fysieke activiteit te vergroten door deelnemers in staat te stellen hun dagelijkse stappentellingen bij te houden en deze actief te vergelijken met hun dagelijkse doelen. Na het downloaden van Sprout kunnen gebruikers de app openen en door de landings- en startpagina navigeren. Op de startpagina worden het aantal stappen dat die dag is voltooid en het dagelijkse stappendoel van de gebruiker weergegeven. Deelnemers kunnen bovenaan de startpagina op twee pictogrammen klikken. Als de gebruikers op het linkerpictogram klikken, wordt de geschiedenispagina weergegeven. Op de geschiedenispagina kunnen deelnemers hun prestaties van de afgelopen week volgen door hun dagelijkse stappen en dagelijkse doelen weer te geven in een kleurgecodeerd staafdiagram. De groene balk geeft aan dat het stapdoel op de overeenkomstige dag is bereikt, en de rode balk geeft aan dat het stapdoel op de overeenkomstige dag niet is bereikt. De ingebouwde gezondheidschip in de iPhone- en Android-apparaten verzamelt de stapgegevens, en de nauwkeurigheid van de stappentellingen verzameld door de iPhone- en Android-gezondheidschip is in een aantal onderzoeken gevalideerd om een ​​vergelijkbare nauwkeurigheid te hebben als een ActiGraph. De Sprout-app slaat de stap- en doelgegevens eerst lokaal op de telefoon op en synchroniseert vervolgens elke 10 minuten met de server wanneer de telefoon actief is. Ook wordt de pushmelding voor de app geactiveerd (indien geactiveerd door de gebruiker) en wordt gebruik gemaakt van de standaard iOS- en Android-pushmelding. De pushmelding is zichtbaar op de landingspagina en op het tabblad Recente meldingen op de telefoon.

In aanmerking komende deelnemers starten een inloopperiode van 1 week na het downloaden van de app. Het doel van de inloopperiode is het verzamelen van basisstappen per dag en het beoordelen of de deelnemer kan voldoen aan de eisen die nodig zijn om de Sprout-app regelmatig te gebruiken. Tijdens de inloopperiode ontvangen alle deelnemers aan de controle- en de interventiegroep identieke sets dagelijkse stappendoelen voor dag 1 tot en met dag 7, namelijk respectievelijk 3000, 3500, 4000, 4500, 5000, 5500 en 6000 stappen. Het machine learning-algoritme zal tijdens de inloopperiode niet worden gebruikt om stapdoelen voor deelnemers aan de interventiegroep te berekenen. In de inloopperiode zullen dynamisch oplopende stappendoelen worden gebruikt om deelnemers te betrekken bij het regelmatig gebruiken van de app. Bovendien ontvangen alle deelnemers om 08.00 uur een pushmelding met het stappendoel van de dag. Als de deelnemer het doel vóór 20.00 uur bereikt, wordt er nog een pushmelding verzonden om die deelnemer te feliciteren met het bereiken van zijn stappendoel voor die dag. . De identieke doelen tussen de twee groepen tijdens de inloopperiode worden gebruikt om een ​​referentieniveau van initiële fysieke activiteit vast te stellen, dat zal worden gebruikt in de statistische analyses om het verschil in dagelijkse stappen tussen de inloopperiode en 12 weken voor de 2 weken te vergelijken. groepen. Gegevens verzameld tijdens de inloopperiode zullen door het machine learning-algoritme worden gebruikt om stapdoelen voor de interventieperiode te berekenen. Dit is een geldige aanpak omdat de inloopgegevens indicatief zullen zijn voor de voorkeur van verschillende deelnemers. Alle deelnemers zijn in een van de twee groepen geplaatst. De toewijzing van appgebruikers aan groepen zal na de inloopperiode door Telus Health worden uitgevoerd. Na de inloopperiode van 1 week krijgen de deelnemers in de controlegroep via de Sprout-app constante dagelijkse stappendoelen te zien die zijn ingesteld op 10.000 stappen per dag. Deelnemers ontvangen elke dag om 08:00 uur een pushmelding met het stappendoel van die dag (10.000 stappen). Als de deelnemer het doel vóór 20:00 uur bereikt, wordt er nog een pushmelding verzonden om de deelnemer te feliciteren met het bereiken hun stappendoel (van 10.000 stappen) voor die dag.

Na de inloopperiode van 1 week ontvangen deelnemers aan de interventiegroep adaptief gepersonaliseerde stapdoelen via de Sprout-app. De dagelijkse stapdoelen worden berekend met behulp van machine learning op basis van de volledige geschiedenis (eerdere stappen en doelen) van de gebruiker. Machine learning zal elke dag worden toegepast om de variatie in toekomstige stappen en doelen te verminderen. Deelnemers ontvangen elke dag om 08:00 uur een pushmelding met het stappendoel van vandaag. Als de deelnemer het doel vóór 20:00 uur bereikt, wordt er nog een pushmelding verzonden om de deelnemer te feliciteren met het bereiken van zijn stappendoel daarvoor. dag. Machine learning berekent op adaptieve wijze gepersonaliseerde stapdoelen waarvan wordt voorspeld dat ze de toekomstige fysieke activiteit voor elke deelnemer zullen maximaliseren, op basis van de gegevens van alle eerdere stappen en de doelen van elke deelnemer. Machine learning wordt op elke deelnemer afzonderlijk toegepast en bestaat uit twee hoofdstappen. De eerste stap is het gebruiken van alle gegevens van de deelnemer om een ​​kwantitatief model te construeren dat voorspelt hoeveel stappen de deelnemer in de toekomst zal zetten, gegeven een voorgeschreven reeks stapdoelen. Een belangrijk aspect van het model is een component die beschrijft hoe Het bereiken van doelen in het heden kan de kans vergroten dat doelen in de toekomst worden bereikt. De tweede stap is het gebruik van dit kwantitatieve model om een ​​reeks stapdoelen te selecteren die het voorspelde toekomstige aantal stappen maximaliseert. Om het proces van het updaten van stapdoelen adaptief te maken, wordt elke dag machinaal leren toegepast (waarbij alle eerdere gegevens van de gebruiker worden gebruikt) om stapdoelen voor de komende dag te genereren. Bovendien zijn de door machine learning berekende stapdoelen voor de komende dag niet constant, maar stijgen of dalen op basis van de modelvoorspelling. De Sprout-app houdt elke dag automatisch het aantal stappen van de deelnemers bij en geeft doelen, ongeacht hun mate van betrokkenheid bij de app gedurende de onderzoeksperiode van 12 weken. Omdat de gegevens achteraf worden geanalyseerd, wordt er geen eindestudiebrief aan de deelnemers verstrekt. Bij registratie voor de onderzoeksprocedures gaven alle gebruikers echter schriftelijke geïnformeerde toestemming voor het verzamelen en analyseren van hun gegevens.