Великі дані, IoT та передбачувана втрата ваги

Кен Рю

8 серпня 2016 · 4 хв читання

Таємниці схуднення вже на шляху розв’язання. Fitbit вимірює пульс, щоденні кроки та хвилини активності для мільйонів.

великі

Клієнти можуть встановлювати цілі зниження ваги та плани дієти. На відміну від його кроків та показників активності, які фіксуються автоматично, користувач Fitbit повинен ручно вводити свої щоденні спожиті калорії. Не ідеально, але все-таки корисно для тих, хто цікавиться розумінням того, як фітнес та дієта впливають на цілі зниження ваги.

Мільйони записів клієнтів надають Fitbit дані, необхідні для створення точних моделей для клієнтів, які прагнуть досягти цілей зниження ваги, поєднуючи кращі дієти та підвищену активність.

Я знущався над можливим робочим процесом того, як Fitbit може покращити цільовий досвід втрати ваги. В даний час Fitbit дозволяє легко встановити мету для схуднення, але не просить користувача встановити цільовий часовий проміжок, в який потрібно досягти мети. Це питання часу, коли вони додадуть часовий вимір цілям.

Макет для цілей зниження ваги

Примітка: Я не пов’язаний з Fitbit. Ці макети - це моя власна думка про можливі подальші впровадження їхньої технології, і вони не мають ніякого відношення або розуміння їхніх фактичних планів продукту.

На малюнку 1 користувач зможе не тільки встановити цільовий показник втрати ваги, але також і цільовий часовий проміжок, протягом якого досягти мети.

На малюнку 2 Fitbit змоде моделювати план для користувача досягти своєї мети щодо зниження ваги. Ось де медичні записи, зафіксовані Fitbit, можуть бути використані для створення високоефективних рекомендацій. На малюнку 2 замовник зможе використовувати повзунки для персоналізації дієти та цілей активності. Наприклад, один клієнт може не побажати зменшувати щоденні спожиті калорії з поточного базового рівня і може зменшити зниження калорій до 0%. Потім Fitbit може збільшити активність та збільшити кількість кроків, необхідних користувачеві для досягнення своїх цілей щодо зниження ваги протягом встановленого періоду часу.

На малюнку 3, клієнт міг побачити, як вони переживають свою мету щодо зниження ваги. Таблиця ваги відображатиме модель очікуваної втрати ваги з часом, якщо користувач дотримувався рекомендацій щодо дієти, кроків та активності, встановлених Fitbit. На діаграмі також відображатимуться фактичні дані поточної ваги користувача, а також якщо вони будуть вище або нижче рекомендацій Fitbit.

Багато користувачів можуть не дотримуватися рекомендацій, зроблених Fitbit. На кінець дати цільового періоду Fitbit міг підрахувати, як довго буде потрібно продовження кампанії для досягнення цілі втрати ваги.

У повідомленні може бути сказано:

“Вітаємо! Ви досягли 58% від цільової цілі зниження ваги у 18 фунтів за 30-денну кампанію, яка закінчується 3.12.2016. Ви схудли загалом 10 фунтів! Чудова робота. Якщо ви продовжуєте дотримуватися дієти, активності та кроку, які ви підтримували протягом 30-денної кампанії, наші прогнози показують, що ви досягнете своєї цільової ваги протягом 17 днів. Якщо ви хочете продовжити програму ще на 17 днів, ми можемо допомогти вам виміряти ваш прогрес ".

"Так, продовжимо"Або" Ні, дякую, я зараз добре"

Інші цілі охорони здоров’я можуть бути змодельовані

Втрата ваги є чудовою відправною точкою, оскільки це легко виміряти і мета, яка цікавить багатьох. Можливо, є й інші, кого цікавлять інші показники здоров’я, такі як частота серцевих скорочень у стані спокою. Подібно до цілі та моделі схуднення, Fitbit може націлити ці інші цілі в галузі охорони здоров'я.

З’їдена калорія - це слабка ланка

Як згадувалося в вступі, з’їдені калорії - це копіткий набір даних, введений вручну. Без автоматизованого способу збору цього набору даних багато хто не знатиме і не турбуватиметься, щоб витратити час на введення цих даних. Подолання полягає в тому, що Fitbit може попросити клієнта надати щоденну оцінку з’їдених калорій і тримати це як щоденну константу. Як тільки хтось придумає більш автоматизований спосіб отримання цих даних, моделювання для схуднення може бути ще більш точним. Однак, навіть при точному оцінюванні цієї змінної, Fitbit повинен мати можливість виробляти надійні моделі та рекомендації.

Біг гонки з відомою фінішною лінією

Втрата ваги для багатьох була таємничою та розчарувальною битвою. Суто дієти та програми фізичних вправ були випробувані та відмовлені. Проблема полягає в тому, що жоден із цих практиків не може надійно гарантувати своїм клієнтам стійкі результати. Точне моделювання даних демістифікує відповіді щодо втрати ваги. Набагато більше людей буде мотивовано вжити необхідних заходів, щоб скинути і утримати вагу, за умови, що вони знають, що фінішна лінія на місці, а не міраж. Збір даних та аналіз даних продовжують вдосконалюватися на швидкості, що пробиває. Незабаром буде відома формула успішного схуднення.