人工智能辅助应用程序改善饮食行为的有效性:混合方法评估

科学领域:

• 数字健康干预措施 数字健康干预措施
• 医疗保健中的人工智能
• 行为科学和体重管理.

背景情况:

• 许多体重管理应用程序存在,但超重和肥胖的个体往往难以有效减肥.
• 暂时的进食冲动的自我调节是体重管理的一个关键,但具有挑战性的方面.
• 像人工智能这样的新兴技术为支持体重管理中的行为改变提供了新的途径.

研究的目的:

• 评估一种新的人工智能辅助体重控制应用程序的可行性和有效性,即饮食触发反应抑制计划 (eTRIP).
• 为了评估应用程序对东南亚群体的饮食行为的影响.
• 探索用户体验,并确定为应用程序成功做出贡献的关键组件.

主要方法:

• 一个单组预测后测试研究设计在12周的计划中使用了1周的运行期.
• 该eTRIP应用程序集成聊天机器人登记,用于食用触发器,人工智能驱动的食物图像识别和自动餐点点.
• 配对的t测试分析了心理行为结构的变化;通过内容分析收集了定性反.

主要成果:

• 在过度饮食习惯,零食习惯,饮食行为的自我调节,抑郁和身体活动方面观察到显著的改善.
• 该应用程序展示了令人满意的用户体验,主要主题包括正念,个性化提醒和直观的食物日志.
• 8.4%的低消耗率表明eTRIP计划的可行性和参与度很好.

结论:

• eTRIP应用程序是改善饮食行为和自我调节的可行和有效工具.
• 它具有作为个性化体重管理解决方案的潜力,适用于超重和肥胖的个人.
• 建议在较大种群中进行进一步测试,以确认其长期有效性和可持续性.