移动设备生物监测预防和治疗服务欠缺青年的肥胖症 (KNOWME)

第 1 部分：开发用于生物监测的移动软件套件 本研究中提出的软件套件将使用三层架构实施。 该架构的前层是数据收集传感器和充当数据传输设备的手机。 中间层是 Web 服务器，它接收和处理信息并将其发送到存储信息的后端数据库服务器。

传感器层是测量代谢活动的现成设备的集合。 特别是，我们建议使用目前可从 Alive Technologies25 获得的心率、血压和血糖监测仪。 除了测量代谢活动之外，所有这些传感器还能够通过蓝牙接口无线传输这些数据。 我们建议使用功能丰富的诺基亚N95作为手机平台。 N95 支持蓝牙 2.0 +EDR，可与外部蓝牙传感器快速配对，并具有 3G 和 WiFi 无线电，可实现高带宽数据传输。 上面列出的所有外部传感器都将数据流式传输到支持蓝牙的 N95 手机。 除了高带宽无线电功能外，N95 手机平台还内置高精度辅助 GPS 单元，该单元结合使用 GPS 卫星、蜂窝塔和 WiFi 扫描，可在不到 10 秒的时间内获得 GPS 位置锁定。 GPS 装置标称的定位精度为 30 米，而实际观察到的精度约为 3 米。

第 1a 部分：在目标人群中测试和初始部署传感器：我们将使用单元测试来广泛测试我们的移动软件套件。 我们将重新创建我们的部署测试平台可能遇到的几种使用场景和环境条件。 总共将招募 50 名西班牙裔和非裔美国青年协助技术开发：1) 一个由 10 名青年组成的咨询小组，2) 20 名青年参与生物监测器的实验室测试，以及 3) 20 名青年佩戴生物监测器并提供数据和反馈。 在整个开发阶段，将保留由 5 名非裔美国人和 5 名西班牙裔青年组成的咨询小组，定期访问我们的实验室并测试传感器（50% 为女性，年龄在 12-17 岁之间）。 我们将招募另外一组 10 名非裔美国人和 10 名西班牙裔青年（50% 为女性，年龄在 12-17 岁之间）参与构思会议，以确保传感器具有吸引力和可穿戴性，并测试传感器的易用性我们的移动软件套件。 初始部署阶段包括培训孩子们如何佩戴和取下传感器。 对于传感器的实验室测试，10 名西班牙裔和 10 名非裔美国青年将在 USC HSA 的 Spruijt-Metz 博士的身体活动观察实验室中佩戴传感器并遵循步行、坐着、站立和进行各种日常活动的规程 3-6 小时，或前往南加州大学主校区维特比工程学院的动作捕捉实验室。 一旦确定软件和硬件足够强大以供部署，我们将对 10 名非裔美国人和 10 名西班牙裔青年（50% 为女性，12-17 岁）进行初步监测研究。 孩子们将在一周（7 天）的三个时间段内佩戴这些设备，之后他们将参加简短的个人访谈和调查，以确定佩戴的便利性，并找到激励和激励青少年佩戴传感器的方法。 从这几周的佩戴中收集的数据将用于研究的其余数据分析和网络展示阶段。

第 2 部分：数据采集和传输到后端服务器：我们提出了一个全面的移动软件套件，允许手机使用蓝牙与无线监控设备配对，以收集重要的健康和行为数据以及读取内置的全球定位系统数据。 BodyMedia 和 MemSensse 装置将提供有关身体活动和睡眠的加速度计数据。 这些措施将在我们的身体活动实验室中针对 Actigraph 加速度计（已在青年中得到广泛验证）和使用 SOFIT 系统的连续观察进行验证，SOFIT 系统是青年身体活动测量的黄金标准 32, 33。 通过使用时间戳，来自加速度计的传感器数据可以与从可穿戴传感器收集的生命体征数据相关联。 我们将使用从所有这些传感器收集的数据来自动对用户的活动进行分类。 特别是，该软件会创建用户特定的运动特征，以解决用户步态、步行/跑步/骑自行车速度、工作和家庭之间的常用路线等方面的差异。 该软件将能够结合使用 GPS 和加速度计来识别道路驾驶和步行之间的差异。 这些传感器信息会持续记录在手机的本地存储中。 作为参考，我们的移动设备平台有一个 8GB 的​​内置闪存，可用于存储传感器信息。 表 1 显示了传感器的近似数据速率。 使用这些数据速率，我们估计我们的 8GB 本地存储可以存储大约 1000 天的数据。

虽然数据可能存储在手机本地，但我们方法的真正价值在于这些移动设备可以使用蜂窝数据网络甚至 WiFi 将传感器信息传输到任何远程服务器。 从手机中的传感器收集的信息被发送到网络服务器进行处理。 Web 服务器充当数据完整性管理器，通过使用简单的身份验证机制（例如个人身份验证）来防止非法数据读/写。 Web 服务器利用 HTTP/SMTP 协议从手机接收信息。 网络服务器还为全球医生提供对数据的网络访问。

第 3 部分：同时进行数据分析和解释：Web 服务器将数据发送到后端数据库服务器，用于存储和进一步分析数据。 传感器数据可能有噪声。 因此，该团队中聚集的少数族裔工程和儿童肥胖专家将共同努力，创建自适应算法，从嘈杂的传感器中提取重要的健康和行为信息。 即使在一个传感器无法正常工作时，此类算法的开发也将允许进行准确的测量。 此外，我们将研究监测儿童是否正确佩戴所有传感器的可能性。

3a) Web 界面功能：内容、时间和地点：

使用获取的数据，卫生专业人员将能够可视化：

• 孩子进行的平均中度到剧烈体育活动（每天或每周），加上每天的锻炼方式
• 孩子的平均步数（每天或每周），加上每天的步数模式
• 孩子每天或每周的平均久坐行为，加上每天的久坐行为模式
• 平均压力或觉醒水平（每天或每周），加上每天的压力模式
• 行为和代谢数据的所有模式都将带有时间戳。 因此，从业者将能够看到孩子何时活跃、久坐、压力大或出现高血糖水平。

提供通知：最终产品将受到我们将召集的医疗专家咨询小组的影响。 因此，我们在下面提供了一个简短的示例列表（因此不是详尽列表）我们设想网络界面提供给参与的卫生专业人员的通知：

• 身体活动的建议范围为每天 30-90 分钟的中等强度到剧烈的身体活动，并且在一定程度上是针对特定年龄的 34。 当平均每日中度到剧烈的身体活动低于 60 分钟，然后再次低于 30 分钟时，可以生成自动系统通知。
• 每天步数的建议目前是女孩每天 11,000 到 12,000 步，男孩每天 13,000 到 15,000 步。 当孩子低于这些建议时，将生成自动系统通知。 预计不久将公布有关身体活动和步数的新建议35。 该领域的进展将受到严格监控和整合。
• 目前对于青少年或成人的压力或觉醒没有黄金标准或阈值测量。 然而，Firstbeat technologies (http://www.firstbeattechnologies.com/) 一直致力于与压力测量和自主神经系统 (ANS) 功能领域的多个研究项目合作开发压力和恢复分析，并将研究应用于运动生理学、行为科学和应用数学领域。 我们将与 Firstbeat 合作，探索制定青少年压力分界点的测量指南和定义。 我们将开始设计多模态信号处理算法，以确定针对个别青少年的个性化切点。

用于制定干预措施和干预策略的生物监测：由于从业者将能够将一天中的时间与代谢和行为指数及模式联系起来，因此健康从业者将能够查明原因和影响并制定有针对性的干预策略。 此外，对于研究人员而言，大量时间和地点标记数据将允许更广泛地了解环境和一天中的代谢和行为事件时间的影响。

第 4 部分：为卫生专业人员开发用户友好、支持 Web 和安全的界面：这部分研究将持续进行，并在项目开始时就开始。 包括儿科医生、家庭医生、儿科内分泌学家、儿科糖尿病专家、非裔美国人健康外展专业人员和 promotoras（西班牙裔社区的外展工作者）在内的咨询团队将组成，以指导我们完成开发网络界面的过程，以确保正确的信息将以易于理解的方式显示。 咨询小组将参加定期会议以开发和测试网络界面。 在项目开始时，他们将被邀请参加构想会议，以便为 Web 界面开发制定具体的指导方针。 构思会议是一种名义上的小组技巧，用于组织小组会议，使个人判断可以有效地汇集在一起​​。 通常，涉及四个步骤：1）默默地产生想法； 2）集体记录想法； 3）连续讨论想法；以及，4) 投票对想法的显着性进行排序。 想法写作特别有助于通过小组互动将一般想法发展为更具体的想法。 这也是一个四步过程： 1）组织成小组； 2) 初步书面答复； 3）书面互动； 4) 分析和报告。 创意写作是一种很有吸引力的技巧，因为小组会产生书面产品。 对构思数据的分析包括记录、转录和检查新兴主题的数据。 来自这些会议的信息将用于多种目的：1) 定义网络界面将提供的最终数据的形式和内容，2) 开发针对特定代谢和行为值（例如血液）的通知或警报系统如前一段所述，压力过高或身体活动过低，3) 在数据中定义健康从业者需要轻松导航的重要途径，以及 4) 确保网络界面用户友好、准确和吸引人。 还将产生关于使用网络界面立即和将来为目标群体制定干预措施的想法。