חכם יותר פעילות גשש יודע מתי אתה רק מעמיד פנים לעבוד

Anonim

חכם יותר פעילות גשש יודע מתי אתה רק מעמיד פנים לעבוד

בריאות ורווחה

ניק לבארס

14 בינואר, 2016

בעוד סמארטפונים שימשו במחקר זה, החוקרים טוענים כי אותה טכנולוגיה יכולה להיות מיושמת על מכשירי מעקב אחר כושר (אשראי: Shutterstock)

טריקינג שלך גשש הכושר לתוך כניסה אמון כאשר אתה בעצם רק הנחת על הספה נראה כמו תרגיל חסר תועלת למדי, אבל יש יותר למשוואה מאשר רק לרמות את עצמך. מבטחים וספקי שירותי בריאות מסתמכים יותר ויותר על מעקב אחר נתונים להציע תמריצים, מופחת פרמיות ולשמור כרטיסיות על התנהגות הלקוחות. זה גורם לדאגה עבור צוות אחד של חוקרים אמריקאים, אשר פיתחה פעילות מעקב אחר יישום החכם כי יכול להבחין טוב יותר בין תנועה פיזית אמיתי חיקוי.

כושר מעקב כמו Fitbit ו עצם הלסת כי לפקח על דברים כמו קצב הלב ואת כמות הצעדים שננקטו הפכו כלי שימושי עבור חברות ביטוח בריאות מחפש יתרון תחרותי. דוגמה אחת היא ניו יורק אוסקר בריאות - בשנה שעברה החליטה החברה הספינה לקוחות מעקב בחינם כושר התחייבה לתגמל את אלה clocking מספיק צעדים עם כרטיסי מתנה אמזון.

חברת MLC האוסטרלית מציעה לחברים 10% הנחה על ביטוח חיים אם הם עומדים בקריטריונים פיזיים מסוימים, כפי פיקוח באמצעות גשש בסיס גשש. מכשירים אלה מחוברים עושים את זה יותר קל מאשר אי פעם לשתף נתונים כושר עם רופאים, מצב שבו מידע שגוי היה להוות בעיות חמורות עוד יותר.

לדברי סוהרב סאיב, פוסט-דוקטורט באוניברסיטת נורת 'ווסטרן, בית הספר לרפואה של אוניברסיטת נורת' וורן, "מכיוון שספקי שירותי הבריאות וחברות הביטוח מסתמכים יותר על מעקב אחר פעילות, יש צורך מיידי להפוך מערכות אלו לחכמות יותר נגד התנהגות מטעה" "אנחנו " הראו כיצד לאמן מערכות כדי לוודא נתונים אותנטיים. "

סאייב הוביל צוות של חוקרים לפתח מערכת מעקב כושר, אשר יכול לזהות טוב יותר כאשר הנושא הוא בוגד. זה התחיל ב -14 נבדקים, שהתבקשו לנסות ולטעת אפליקציה של Android Smartphone כדי להיכנס למשימות פיזיות שלא היו מבצעים בפועל, כגון לטלטל את הטלפון בזמן הישיבה, או להניף את זרועותיהם קדימה ואחורה כדי לחקות את ההליכה.

אם הם הצליחו, הצוות השתמש בנתוני תנועה שנלכדו מתוך תאוצה ומכשיר הג'ירוסקופ של המכשיר כדי לאמן מחדש את האפליקציה כדי לזהות את הטריק. תהליך זה חזר על עצמו עד שש פעמים כדי להסביר את שיטות שונות של רמאות, עד הנבדקים לא הצליחו לרמות את המערכת.

לדברי הקבוצה, מסווגי הפעילות הרגילים מנבאים פעילות אמיתית עם דיוק של 38%, בעוד שהפתרון שלהם מבוסס על נתונים שנלקחו מתרגילי הגידה הביא ל -84% דיוק. היא טוענת כי לימוד טקטיקות של רמאות של אדם אחד עוזר לזהות את הטקטיקה של אחרים, ולכן הטכנולוגיה יכולה להיות כללית כדי להפוך את הסיווג פעילות יעילה יותר הכוללת.

"מחקרים מעטים מאוד ניסו לעשות פעילות מעקב אחר חזון ההכרה נגד רמאות, " אומר הסופר הבכיר קונרד Kording, מדען במכון השיקום של שיקגו (RIC) וחבר בצוות המחקר. "לטכנולוגיה זו יכולות להיות השלכות נרחבות על חברות שמבצעות מעקב אחר פעילות וחברות ביטוח, כאשר הן מבקשות לתעד באופן אמין יותר את התנועה."

בעוד סמארטפונים שימשו במחקר זה, החוקרים אומרים כי אותה טכנולוגיה יכולה להיות מיושמת על צמידי מעקב כושר וחומרים לבישים אחרים גם כן.

המחקר פורסם בכתב העת PLOS One .

מקור: אוניברסיטת נורת 'ווסטרן

בעוד סמארטפונים שימשו במחקר זה, החוקרים טוענים כי אותה טכנולוגיה יכולה להיות מיושמת על מכשירי מעקב אחר כושר (אשראי: Shutterstock)