Algorytm maszynowy zwiększający aktywność fizyczną i utrzymujące się zaangażowanie użytkowników

Zespół badawczy będzie współpracować z Telus Health i aplikacją Sprout (wersje na iOS i Androida), która ma na celu zwiększenie aktywności fizycznej, umożliwiając uczestnikom śledzenie dziennej liczby kroków i aktywne porównywanie ich z dziennymi celami. Po pobraniu Sprout użytkownicy mogą otworzyć aplikację i poruszać się po stronie docelowej i głównej. Na stronie głównej wyświetlana jest liczba kroków wykonanych danego dnia oraz dzienny cel liczby kroków użytkownika. Uczestnicy mogą kliknąć dwie ikony u góry strony głównej. Jeśli użytkownik kliknie lewą ikonę, wyświetli się strona historii. Strona historii pozwala uczestnikom śledzić ich wyniki w ciągu ostatniego tygodnia, pokazując ich codzienne kroki i dzienne cele na kolorowym wykresie słupkowym. Zielony pasek oznacza osiągnięcie celu kroków w danym dniu, a czerwony pasek wskazuje nieosiągnięcie celu kroków w danym dniu. Wbudowany chip zdrowotny w urządzeniach iPhone i Android zbiera dane o krokach, a dokładność liczby kroków zebranych przez chip zdrowotny iPhone'a i Androida została sprawdzona w wielu badaniach i zapewnia dokładność porównywalną z ActiGraph. Aplikacja Sprout najpierw zapisuje dane dotyczące kroków i celów lokalnie w telefonie, a następnie synchronizuje się z serwerem co 10 minut, gdy telefon jest aktywny. Aktywowane jest także powiadomienie push dla aplikacji (jeśli zostało aktywowane przez użytkownika) oraz wykorzystywane jest standardowe powiadomienie push dla systemów iOS i Android. Powiadomienie push widoczne jest na stronie docelowej oraz w zakładce ostatnich powiadomień w telefonie.

Kwalifikujący się uczestnicy rozpoczną tygodniowy okres próbny po pobraniu aplikacji. Celem okresu wstępnego jest zebranie bazowych codziennych kroków i ocena, czy uczestnik jest w stanie spełnić wymagania niezbędne do regularnego korzystania z aplikacji Sprout. W okresie wstępnym wszyscy uczestnicy grupy kontrolnej i grupy interwencyjnej otrzymają identyczne zestawy codziennych celów dotyczących kroków od dnia 1 do dnia 7, wynoszące odpowiednio 3000, 3500, 4000, 4500, 5000, 5500 i 6000 kroków. Algorytm uczenia maszynowego nie będzie używany do obliczania celów kroków dla uczestników grupy interwencyjnej w okresie docierania. W okresie początkowym wykorzystywane będą dynamicznie rosnące cele kroków, aby zaangażować uczestników w regularne korzystanie z aplikacji. Ponadto wszyscy uczestnicy otrzymają powiadomienie push o godzinie 8:00, które poda dzienny cel kroków, a jeśli uczestnik osiągnie cel przed godziną 20:00, zostanie wysłane kolejne powiadomienie push, aby pogratulować uczestnikowi osiągnięcia celu kroków na dany dzień . Identyczne cele pomiędzy 2 grupami w okresie wstępnym służą do ustalenia poziomu odniesienia początkowej aktywności fizycznej, który zostanie wykorzystany w analizach statystycznych w celu porównania różnicy w codziennych krokach pomiędzy okresem docierania a 12 tygodniami dla 2 grupy. Dane zebrane w okresie docierania zostaną wykorzystane przez algorytm uczenia maszynowego do obliczenia celów krokowych dla okresu interwencji. Jest to prawidłowe podejście, ponieważ dane dotyczące docierania będą wskazywać na preferencje różnych uczestników. Wszyscy uczestnicy zostaną przydzieleni do jednej z dwóch grup. Przydział użytkowników aplikacji do grup zostanie wdrożony przez Telus Health po okresie rozruchowym. Po 1-tygodniowym okresie wstępnym uczestnicy grupy kontrolnej otrzymają stałe dzienne cele dotyczące kroków, które zostały ustawione na 10 000 kroków dziennie za pośrednictwem aplikacji Sprout. Uczestnicy będą otrzymywać powiadomienia push codziennie o godzinie 8:00, które podają cel kroków na dany dzień (10 000 kroków), a jeśli uczestnik osiągnie cel przed godziną 20:00, zostanie wysłane kolejne powiadomienie push z gratulacjami dla uczestnika osiągnięcia celu swój cel kroków (10 000 kroków) na dany dzień.

Po 1-tygodniowym okresie wstępnym uczestnicy grupy interwencyjnej otrzymają adaptacyjnie spersonalizowane cele kroków za pośrednictwem aplikacji Sprout. Dzienne cele kroków będą obliczane przy użyciu uczenia maszynowego na podstawie pełnej historii (przeszłe kroki i cele) użytkownika. Uczenie maszynowe będzie stosowane codziennie, aby zmniejszyć rozbieżności w przyszłych krokach i celach. Uczestnicy będą otrzymywać powiadomienia push codziennie o godzinie 8:00, które podają dzisiejszy cel kroków, a jeśli uczestnik osiągnie cel przed 20:00, zostanie wysłane kolejne powiadomienie push, aby pogratulować uczestnikowi osiągnięcia tego celu kroków dzień. Uczenie maszynowe będzie adaptacyjnie obliczać spersonalizowane cele dotyczące kroków, które mają zmaksymalizować przyszłą aktywność fizyczną każdego uczestnika na podstawie wszystkich danych dotyczących jego poprzednich kroków i celów każdego uczestnika. Uczenie maszynowe stosowane jest indywidualnie wobec każdego uczestnika i składa się z dwóch głównych etapów. Pierwszym krokiem jest wykorzystanie wszystkich danych uczestnika do skonstruowania modelu ilościowego, który przewiduje, ile kroków uczestnik wykona w przyszłości, biorąc pod uwagę ustalony zestaw celów kroków, a ważnym aspektem modelu jest komponent opisujący, w jaki sposób osiąganie celów w teraźniejszości może zwiększyć prawdopodobieństwo osiągnięcia celów w przyszłości. Drugim krokiem jest użycie tego modelu ilościowego do wybrania sekwencji celów kroków, która maksymalizuje przewidywaną przyszłą liczbę kroków. Aby proces aktualizacji celów kroków był adaptacyjny, każdego dnia stosowane jest uczenie maszynowe (wykorzystując wszystkie wcześniejsze dane użytkowników) w celu wygenerowania celów kroków na nadchodzący dzień. Co więcej, cele kroków obliczone przez uczenie maszynowe na nadchodzący dzień nie są stałe, ale rosną lub maleją w zależności od przewidywań modelu. Aplikacja Sprout będzie automatycznie śledzić liczbę kroków uczestników każdego dnia i wyznaczać cele niezależnie od poziomu ich zaangażowania w aplikację w ciągu 12-tygodniowego okresu badania. Ponieważ dane są analizowane retrospektywnie, uczestnicy nie otrzymają żadnego pisma informującego o zakończeniu badania. Jednakże po zarejestrowaniu się w procedurach badawczych wszyscy użytkownicy wyrazili pisemną świadomą zgodę na gromadzenie i analizę swoich danych.