特点:你的手机可以让你更健康吗?

Fitbit活动追踪器带有“宣言”。在一张凶狠的慢跑者的照片上,该公司的网站宣称:“每一刻都很重要,每一点都会产生重大影响。 因为健康是你生命的总和。“

大约有2000万人发现这条信息足以令Fitbit订购。 还有更多人寻找其他设备和智能手机应用程序,旨在计算他们的步数,卡路里或睡眠时间; 帮助他们戒烟,饮酒或压力; 或帮助管理慢性病。 将日常生活升华为动力的统计数据已经成为一个蓬勃发展的行业 - 量化自我的世界。

这种生命追踪热潮产生了许多临床研究人员所羡慕的东西:大量关于个体在“野外”的瞬间行为的亲密数据,因为研究人员有时将这个世界称为实验室或诊所的受控环境之外的世界。 加州大学旧金山分校的医生和信息学家Ida Sim说:“它打开了一扇窗户,可以看到我们之前从未真正获得的部分人的生活。”

有一次,透过窗户窥视需要为受试者配备精心设计的运动和专为研究而设计的心率监测器。 但是现在大约三分之二的美国成年人拥有配备GPS系统,照相机,灯光和运动传感器的智能手机,“人们在想,'哦,也许我可以把钱包放在他们的钱包里。 ,“辛说。 “它引入了一群正在提出新问题的全新人群。”

例如,研究人员想知道他们是否能够最终发现运动多少 - 以及什么样的健康心脏,以及什么策略可以帮助人们戒烟。 对于许多研究人员来说,希望移动设备能够超越收集数据,大规模地影响行为。 通过应用程序内置的活动或战略性定时警报和消息,研究人员可以尝试同时监控和修改数千人的习惯。 主要的大学保健中心和政府资助机构希望“mHealth”最终能够解决棘手的公共卫生问题,从肥胖,吸烟到抑郁。 例如,Sim与美国国立卫生研究院(NIH)拨款1,080万美元资助的为期4年,11年的大学项目合作,设计新的分析工具,用于解释移动数据并利用它们来对抗疾病。 该团队已经在开发移动技术,以帮助人们管理充血性心力衰竭和戒烟。

但利用自我跟踪趋势促进更健康的行为远非确定的赌注。 商业自我改善应用程序的世界是“牛仔世界”,伊利诺斯州芝加哥西北大学Feinberg医学院的临床健康心理学家Bonnie Spring说。 商业应用程序设计师“真的不喜欢我们关心的那种证据标准,”Spring说,他研究肥胖和烟草成瘾的行为治疗方法并与NIH项目合作。 实际上,很少有商业应用程序可以帮助改变用户的行为,改善他们的健康状况,甚至可以进行准确的测量。

希望为移动传感器的狂野西部带来严谨性的研究人员仍然在涉及基本问题:电话或可穿戴设备的原始数据是否能够可靠地测量行为? 获得有关他们行为的反馈真的能帮助人们改变它吗? 那么如何让下载快乐的群众不再快速失去兴趣或忽略你的应用? 辛说,很难不让对移动健康研究的期望超越证据。 “我认为现在仍然有很多兴奋,还有很多炒作。”

在20世纪60年代,日本的步行俱乐部采用了一种新的时尚:一种名为manpo-kei的商用计步器,字面意思是“10,000步计”。研究人员很快就探索了每天10,000步的方便但任意目标的健康益处。 今天,它是每个新Fitbit的默认目标。

但加利福尼亚州帕洛阿尔托斯坦福大学的心脏病专家Euan Ashley说,科学家们仍然不知道这是否是正确的运动目标。 “周末进行剧烈运动是否更好,或者每天累积10,000步更好? 我们不知道,“他说。 “这几乎就像我们拥有的东西比我们用于心血管疾病的任何药物更强大 - 身体活动 - 但我们不知道如何服用它。”他认为答案可能在于移动健康数据。

将行为与健康联系起来的研究往往依赖于粗略的调查,这些调查要求患者记住并报告他们所做的事情。 “'你星期一做了什么? 你星期二有多少段楼梯?' 这就是如何进行这些研究,“阿什利说。 “我几乎不记得我早餐吃的东西,不管我上周三做了什么。”即使是着名的67年历史的弗雷明汉心脏研究等大型,成功的纵向研究依靠偶尔的调查来发现行为和措施之间的相关性。健康

特点:你的手机可以让你更健康吗?

其他研究已经让人们从“野外”中走出来进行密切观察。 睡眠研究的参与者可能在实验室中花费数天或数周,例如,有时使用传感器连接或躺在磁共振成像扫描仪中。 但是,招募和补偿科目的努力和成本使得大规模研究变得不可能。

移动电话和可穿戴传感器提供了一种更便宜的方式来获得大样本...如果他们测量他们所说的测量值。 “如果我们要用这些设备做科学研究,我们真的希望自己验证它们,”阿什利说,他正处于那个无用的任务中。 他已经收集了所有主要的商业健身追踪器,以了解他们如何与心率和燃烧的卡路里测量的临床级设备进行比较。 他的初步研究结果与其他最近的研究结果一致,即器械倾向于对心率达成一致,但卡路里数量“有点无处不在”。

Ashley还在尝试一种新系统,用于收集iPhone用户的健康和活动信息。 他是使用ResearchKit推出应用程序的十多名调查员之一,这是苹果科技公司的开源软件平台,于3月份公布。 他的团队的应用程序称为MyHeart Counts,它从电话加速度计中提取数据,跟踪每日步数,并可以在6分钟的步行速度测试中记录参与者的表现。 然后,研究人员可以探索这些读数如何与参与者报告的心血管危险因素,饮食和情绪相关联。 在第一个月,该应用程序招募了30,000名参与者,所有参与者都选择通过手机上的知情同意书共享数据。 到目前为止已有超过47,000人注册。

Ashley刚刚开始分析数据,但他的团队已经开发了一个新版本的应用程序。 它将手机从显示器转变为教练,轻推参与者进行更多运动。

像春天这样的心理学家欢迎这样的努力,将行为改变策略融入我们的小屏幕。 他们说虽然口袋大小的咨询或辅导不可能取代传统的面对面会议,但可能会延长这种干预的范围。 她说:“我们知道,我们所帮助的人在某些方面是最不需要帮助的人 - 能够负担得起的人,有时间的人,可以支付停车费。”

在一次早期尝试中,Spring和她的同事设计了一个应用程序,该应用程序借鉴了糖尿病预防计划的原则 - 一种临床测试的课程,她称之为“有史以来最成功的减肥方法。”这种方法的核心是让参与者虔诚地计算他们的春天说,脂肪和卡路里摄入量和追踪它们的重量,这可能是一个挑战。 为了让用户保持参与,她的团队的应用程序描绘了在一天中填满的彩色米的卡路里和脂肪量。

其他研究人员正在测试旨在帮助最近吸烟的吸烟者避免复发的应用程序。 一个名为txt2stop的英国程序只是发送定制的短信,例如“Day4 = Big Day - 渴望仍然强大? 别担心明天会更容易! 保持你的思想和双手忙碌。“用户可以随时发短信”渴望“以获得额外的强化,如果他们已经吸烟并且需要通过滑倒进行指导,则”失效“。

然而,这种方法取决于用户在受到诱惑时伸出手或接触他们的手机。 田纳西州孟菲斯大学的计算机科学家桑托什·库马尔说:“当人们需要最多的帮助时,他们就不是那些可能要求帮助的人。”他领导着NIH资助的大型项目,称为移动数据知识(MD2K) )。 理想情况下,他说,应用程序会感知用户的上下文 - 包括潜在诱惑的存在 - 以确定何时需要指导,然后提供所谓的“即时干预”。

MD2K合作者正在开发一个这样的系统。 它将推断压力 - 一个已知的风险因素,试图戒烟 - 从胸带收集的心电图数据中的心跳间隔。 (Kumar指出,只要手表的心脏监测器提供可靠的数据,来自智能手表的数据也可以工作。)MD2K系统还可以通过将胸带的呼吸模式与手臂的读数相结合来检测人们何时吸烟而无需报告动作感应腕带聚集的动作。 希望能解除压力的练习可以适应一个人最容易受到冲动或最容易接受鼓励的时刻。

另一个依赖于背景的吸烟应用程序,名为Q Sense,正在英国剑桥大学健康心理学家Felix Naughton的实验室中开发。 该应用程序首先使用手机的GPS系统调整一个人的习惯,并了解他们最有可能吸烟的地方 - 例如,在酒吧或工作场所外。 一旦人们开始戒烟,当他们突破这些位置的某个半径时,他们将收到定制的鼓励信息。 例如,在工作场所可能会触发减压技术的指令。

尽管研究的猖獗,第一代行为改变应用程序有一张参差不齐的成绩单。 英国反吸烟应用程序txt2stop在5524名参与者的随机研究中显示出一些益处。 它使6个月后成功戒烟的比率翻了一番 - 从对照组的约5%到文本接受者的约10%。 虽然这可能听起来微薄的进步,但它对卫生系统来说具有成本效益:服务成本为16,120英镑,但每1000名参与者中获得约18个生命年。

与此同时,Spring的减肥应用激发了其用户惊人的自我跟踪水平。 她说,他们在90%以上的日子里都表现出了自己的体重。 “我从来没有见过这个。 这是不可想象的。“但是,当她将应用程序用户与用纸和笔记录他们的体重和食物摄入量的人进行比较时,该应用程序似乎没有提供额外的减少体重的好处 - 两组都看到了适度的减肥效果。

Spring怀疑自我跟踪让用户对他们的饮食更加小心,但仅限于一点。 参与者可能会最大限度地发现他们从查看自己的数据中获得的好处,因此应用程序没有提供任何优势。 如果研究人员想要更多的临床改进,Spring说,他们将不得不添加一些其他方法。

其他应用研究一直在努力揭示任何长期利益。 最近对14个移动体重干扰的荟萃分析发现,与对照组相比,平均体重减轻仅约1.4千克。 2013年对肥胖,糖尿病管理,吸烟和其他健康挑战的移动干预的21项随机对照试验进行的2013年回顾发现,不到一半导致相关健康指标的改善。

“坦率地说,这是新的,我不确定我们是否知道它有效 - 它会产生影响,”南卡罗来纳大学洛杉矶分校的行为科学家亚瑟·斯通说,他与人合着了这篇评论。 。 在20世纪90年代,斯通是实时健康追踪的早期先驱,他开发了一种称为“生态瞬时评估”的方法,鼓励参与者记录他们的活动并在他们体验时描述他们的情绪。 目标是让研究人员更详细地了解受试者的心理症状。 但随着智能手机将数据收集发挥到极致,他发现自己成为怀疑者之一。 “我们是否需要我们似乎自动想要的令人难以置信的数据密度?”他想知道。 “很多时候,我们正在衡量因素,因为我们可以衡量它们,而我们并不知道为什么我们会测量它们。”

新一代即时干预措施面临其他障碍。 在最近的一项可行性研究中,了解吸烟者如何使用他的Q Sense应用程序,Naughton发现大约一半的时间,用户在收到通知后30分钟内没有打开应用程序。 这意味着干预可能无法在预期的时刻到达人们。

手机如何以及何时打断人的问题本身就成了一个研究领域。 卢布尔雅那大学的计算机科学家VeljkoPejović及其同事试图通过在当天的不同时间点收集有关消息和警报的反馈来模拟用户的“可中断性”。 到目前为止,他的结果无法提供一个可推广的策略。 “这非常个性化,”他说。 人们可以根据他们的位置,一天中的时间,他们参与的活动类型以及他们是否开始或完成任务来参与或忽略消息。

MD2K团队担心用户在最需要时无法专注于警报:在压力时。 所以在1月份,他们将对他们的系统进行一项新研究,涉及75名吸烟者,这将是“微观随机化”。给定的用户有时会收到一个警告,告诉他或她在高压力时刻进行压力管理; 在其他时候,当压力被认为很低时,警报就会到来。 结合可穿戴传感器的吸烟记录,数据可能会揭示哪种策略影响最大。

事实证明,没有一种行为改变策略适用于每个人。 例如,MD2K团队计划最终个性化每个参与者的警报时间。 随着应用程序为每个用户带来更丰富的数据,很明显“预测群体中的行为并不一定能预测个人的行为”,Naughton说。

剑桥麻省理工学院(MIT)的计算机科学家罗莎琳德皮卡德正在开发高度个性化的干预措施,这种措施对用户的心态很敏感。

特点:你的手机可以让你更健康吗?
适用于SNAPSHOT STUDY / MIT MEDIA LAB AFFECTIVE COMPUTING GROUP / HTTP://SNAPSHOT.MEDIA.MIT.EDU/ C.SMITH / SCIENCE

皮卡德受到悲剧的激励:2013年,她了解到一名前研究生已经过了自己的生命。 她的团队开始考虑可穿戴传感器如何缓解压力和预防抑郁症。 “研究这一切是一回事,”她说。 “把它变成人们可以开始改变生活的形式是另一种形式。”在她的前学生的母亲组织的纪念基金的支持下,皮卡德的实验室已经开始研究与工作相关的压力和缓解它的策略。

今年发布的第一步是在30天内追踪一群麻省理工学院的本科生,从可穿戴式腕部传感器收集有关运动,皮肤电导率和温度的数据,以及智能手机记录的位置,呼叫和短信。 然后,团队将这些测量值与压力,健康,能量,警觉性和幸福感的自我评级联系起来(见上图)。 最初的见解远非令人震惊:例如,在户外花费额外的时间并获得充足,一致的睡眠是预测幸福的因素之一。

但皮卡德所设想的技术更加精细:一个系统可以根据个人独有的传感器信号来训练自己预测即将来临的焦虑症或抑郁症,并在可能的时候提醒佩戴者麻烦。 例如,如果一个人的传感器和移动数据显示她不正常地睡觉或者在她沮丧的时候深夜使用她的手机,系统可能会自动发出保证或建议她睡得更多。

这种制度是否可靠是有待观察的,更不用说政府监管机构将如何看待它。 “我们有点像150年前的天气预报。 人们看着农夫的年历,然后那个夜晚被风暴弄得一团糟,他们没有看到它的到来,“皮卡德说。 但她认为这项技术现在足以让研究人员考虑预测人类行为。 “它还不如天气预报好,但它比随机更好。”

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