הטלפון הנייד כמאמן כושר אישי לחולי סכרת
23/02/16 12:40
1113 צפיות
קשה לשנות אורח חיים. אנחנו מעסיקים פסיכולוגים, מאמנים, ויועצים שונים כדי לעזור לנו לאכול פחות, להתאמן יותר, וכדי להיפטר מאורחות חיים לא רצויים. כשמדובר בחולי סכרת, פעילות גופנית ידועה כמשפרת את איזון הסוכר ואיכות החיים. למרות זאת, חולים רבים אינם מצליחים להתמיד בפעילות גופנית לאורך זמן.
בשנים האחרונות התפתח מאד התחום של תוכנות מחשב לומדות, ואנחנו רצינו לבדוק אם אפשר לעזור לחולי סכרת להתמיד בפעילות גופנית באמצעות תוכנת מחשב הלומדת כיצד לתת משוב אישי לכל אדם, בזמן המתאים. בניסוח אחר, הרעיון שלנו היה לנסות לבנות מעין מאמן כושר אישי ממוחשב.
במהלך השנתיים האחרונות הצוות שלנו, שכלל חוקרים מהטכניון (פרופ' שי מנור, פרופ' משה טננהולץ, וד"ר מרק קוזדובה), מבי"ח רמב"ם (ד"ר עירית הוכברג וגיא פררו), ומאגף המחקר של חברת מיקרוסופט, ביצע מחקר קליני במהלכו גויסו (גם באמצעות אתר "כמוני") 27 חולים שלא ביצעו פעילות גופנית עד לתחילת הניסוי. כל משתתף התקין בטלפון הנייד שלו אפליקציה שמדדה את מספר הדקות שהוא הלך במהלך היום, ושידרה את המידע אל המערכת שלנו.
בכל יום בשעה 8:30 בבוקר התעוררה המערכת שלנו, ויכלה לשלוח לכל משתתף בניסוי הודעת SMS אחת, שמטרתה לעודד יותר פעילות גופנית במהלך היום. ארבע ההודעות האפשריות של המערכת כללו משוב שלילי ("עליך להתאמן יותר כדי להגיע ליעד הפעילות שלך. אנא זכור להתאמן מחר."), משוב חיובי אישי או קבוצתי (לדוגמה, "עד כה ביצעת X% מיעד הפעילות השבועית שלך. אתה עומד ביעדי הפעילות. המשך כך!") או שלא לשלוח הודעה. יום לאחר שליחת ההודעה המערכת קיבלה את המידע על כמות הפעילות שביצע כל משתתף, וכך יכלה לדעת באופן מדוייק וכמעט מיידי אילו משובים עבדו, ואילו לא.
תוצאות הניסוי שלנו מראות שלאורך ששת חודשי הניסוי משתתפי הניסוי העלו את כמות וקצב ההליכה שלהם. משתתפים בקבוצות הביקורת בניסוי, שקיבלו תזכורת שבועית או הודעות יומיות שלא הותאמו אישית, לא העלו (ובמקרים מסוימים הפחיתו) את כמות ההליכה. בנוסף, רמת הסוכר (HbA1c) אצל משתתפים שקיבלו את ההודעות המותאמות אישית ירדה משמעותית, בניגוד לרמת הסוכר אצל משתתפים בקבוצות הביקורת.
התוכנה שלנו השתפרה גם היא לאורך הניסוי. היא למדה שמשובים חיוביים יעילים יותר משליליים, אבל שלא כדאי לשלוח את אותו משוב לאורך זמן. אנשים אוהבים גיוון. בנוסף, התוכנה למדה לזהות שלושה סוגים של אנשים: חלקם מגיבים טוב יותר להודעות החיוביות ופחות לשליליות, חלקם הולכים יותר בכל פעם שקיבלו הודעה, ללא קשר (כמעט) לתוכן שלה, ואחרים שהתמידו בהליכה יותר כשלא קיבלו תזכורת.
ניסוי זה מדגים את האפשרות לעזור לנו לאמץ הרגלי פעילות גופנית טובים יותר על-ידי משוב נכון. הניסוי מראה את החשיבות שבתזכורות אישיות, מותאמות היטב לאדם וניתנות בזמן הנכון.
מעוניינים להצטרף? לשלוח מייל לד"ר עירית הוכברג: dr.irit.Hochberg@outlook.com
פרטי מחקר פורסמו לאחרונה בכתב העת Diabetes Care:
Encouraging Physical Activity in Patients With Diabetes Through Automatic Personalized Feedback via Reinforcement Learning Improves Glycemic Control
תגובות
אלעד
ד"ר להנדסה. חוקר בתחומי ה-Machine learning ו-Information retrieval. הספר שלי על שימוש במידע מהאינטרנט לצרכי רפואה, ...