Algoritmo baseado em máquina para aumento da atividade física e envolvimento sustentado do usuário

A equipe de pesquisa fará parceria com a Telus Health e o aplicativo Sprout (versões iOS e Android), que foi projetado para aumentar a atividade física, permitindo que os participantes monitorem suas contagens diárias de passos e comparem-nas ativamente com suas metas diárias. Depois de baixar o Sprout, os usuários podem abrir o aplicativo e navegar pela página inicial e inicial. Na página inicial, são mostrados o número de etapas concluídas naquele dia e a meta diária de etapas do usuário. Os participantes podem clicar em dois ícones no topo da página inicial. Se os usuários clicarem no ícone esquerdo, a página do histórico será exibida. A página do histórico permite que os participantes acompanhem seu desempenho na semana passada, mostrando seus passos diários e metas diárias em um gráfico de barras codificado por cores. A barra verde indica o cumprimento da meta de passos no dia correspondente, e a barra vermelha indica o não cumprimento da meta de passos no dia correspondente. O chip de saúde integrado nos dispositivos iPhone e Android coleta os dados de passos, e a precisão das contagens de passos coletadas pelo chip de saúde do iPhone e Android foi validada em vários estudos para ter precisão comparável a um ActiGraph. O aplicativo Sprout primeiro salva os dados de etapas e metas localmente no telefone e depois sincroniza com o servidor a cada 10 minutos quando o telefone está ativo. A notificação push para o aplicativo também é ativada (se ativada pelo usuário) e a notificação push padrão do iOS e Android é usada. A notificação push fica visível na página inicial e na guia de notificações recentes do telefone.

Os participantes elegíveis iniciarão um período de teste de 1 semana após baixar o aplicativo. O objetivo do período de run-in é coletar passos diários básicos e avaliar se o participante é capaz de cumprir os requisitos necessários para usar regularmente o aplicativo Sprout. Durante o período de rodagem, todos os participantes dos grupos de controle e intervenção receberão conjuntos idênticos de metas diárias de passos do dia 1 ao dia 7 como 3.000, 3.500, 4.000, 4.500, 5.000, 5.500 e 6.000 passos, respectivamente. O algoritmo de aprendizado de máquina não será usado para calcular metas de etapas para participantes do grupo de intervenção durante o período inicial. Metas de etapas com aumento dinâmico serão usadas no período inicial para envolver os participantes no uso regular do aplicativo. Além disso, todos os participantes receberão uma notificação push às 8h que fornece a meta de passos do dia e, se o participante atingir a meta antes das 20h, outra notificação push será enviada para parabenizar o participante por atingir sua meta de passos do dia. . As metas idênticas entre os 2 grupos durante o período de run-in são usadas para estabelecer um nível de referência de atividade física inicial, que será usado nas análises estatísticas para comparar a diferença nas etapas diárias entre o run-in e 12 semanas para as 2 semanas. grupos. Os dados coletados durante o período de rodagem serão usados ​​pelo algoritmo de aprendizado de máquina para calcular metas de etapas para o período de intervenção. Esta é uma abordagem válida porque os dados de run-in serão indicativos da preferência dos diferentes participantes. Todos os participantes serão colocados em um de dois grupos. A alocação de usuários do aplicativo em grupos será implementada pela Telus Health após o período de rodagem. Após o período inicial de 1 semana, os participantes do grupo de controle receberão metas de passos diários constantes que foram definidas para 10.000 passos por dia por meio do aplicativo Sprout. Os participantes receberão uma notificação push às 8h todos os dias que fornece a meta de passos daquele dia (10.000 passos), e se o participante atingir a meta antes das 20h, outra notificação push será enviada para parabenizar o participante por alcançar sua meta de passos (de 10.000 passos) para o dia.

Após o período inicial de 1 semana, os participantes do grupo de intervenção receberão metas de etapas personalizadas e adaptativas por meio do aplicativo Sprout. As metas diárias de etapas serão calculadas usando aprendizado de máquina no histórico completo (etapas e metas anteriores) do usuário. O aprendizado de máquina será aplicado todos os dias para reduzir a variação nas etapas e metas futuras. Os participantes receberão uma notificação push às 8h todos os dias que fornece a meta de passos de hoje, e se o participante atingir a meta antes das 20h, outra notificação push será enviada para parabenizar o participante por atingir sua meta de passos para esse dia. O aprendizado de máquina calculará de forma adaptativa metas de etapas personalizadas que são previstas para maximizar a atividade física futura de cada participante com base nos dados de todas as etapas anteriores e nas metas de cada participante. O aprendizado de máquina é aplicado a cada participante individualmente e consiste em duas etapas principais. O primeiro passo é usar todos os dados do participante para construir um modelo quantitativo que preveja quantos passos o participante dará no futuro, dado um conjunto prescrito de metas de passos, e um aspecto importante do modelo é um componente que descreve como atingir metas no presente pode aumentar a probabilidade de atingir metas no futuro. A segunda etapa é usar esse modelo quantitativo para selecionar uma sequência de metas de etapas que maximize o número futuro previsto de etapas. Para tornar adaptativo o processo de atualização das metas de etapas, o aprendizado de máquina é aplicado todos os dias (usando todos os dados anteriores dos usuários) para gerar metas de etapas para o dia seguinte. Além disso, as metas de passos calculadas pelo aprendizado de máquina para o dia seguinte não são constantes, mas aumentam ou diminuem com base na previsão do modelo. O aplicativo Sprout rastreará automaticamente a contagem de passos dos participantes todos os dias e fornecerá metas, independentemente do nível de envolvimento no aplicativo durante o período de estudo de 12 semanas. Como os dados estão sendo analisados ​​retrospectivamente, nenhuma carta de “fim do estudo” será fornecida aos participantes. No entanto, ao registrar-se para os procedimentos dos estudos, todos os usuários forneceram consentimento informado por escrito para que seus dados fossem coletados e analisados.