I ricercatori del Worcester Polytechnic Institute (WPI) e dell’University of Connecticut (UConn) stanno collaborando sul progetto di un’app per smartphone, SlipBuddy, che mira ad aiutare gli utenti a gestire le sfide di sovralimentazione in tre modi: tracciando modelli di alimentazione, fornendo interventi ed aiutando a cambiare comportamento.
Nel 2017 sono quasi 29.000 le app presenti sul mercato correlate al peso corporeo, con la maggior parte focalizzata solo sul stracciare l’attività fisica, le calorie e il peso. A differenza di queste app, SlipBuddy si concentra sul cercare di cambiare il comportamento dell’utente. Si tratta di un sistema di intervento personalizzato attraverso l’integrazione di strategie comportamentali e tecnologie come dispositivi mobili e apprendimento automatico. L’obiettivo dell’app è aiutare gli utenti ad identificare cosa li spinge a mangiare di più e inserire nuovi stimoli che, invece, attivano comportamenti salutari.
SlipBuddy è progettata per rendere semplice l’interazione dell’utente. Agli utenti è chiesto di collegarsi tre volte al giorno per annotare i livelli di stress, stanchezza e ore di sonno e ogni volta che sentono di aver mangiato troppo. Nel tempo, mentre l’app raccoglie informazioni, il sistema usa l’apprendimento automatico per cercare modelli che possano essere usati per predire quando l’utente mangerà in eccesso.
L’app scopre le cause scatenanti specifiche per ogni utente, come mangiare di notte, guardare la TV o notti insonni. Quando l’app predice che la probabilità di mangiare in eccesso è alta, suggerisce degli interventi – per esempio, fare una passeggiata, spegnere la TV o impegnarsi in altre attività che possano aiutare gli utenti a ridurre lo stress senza ricorrere al cibo.
I ricercatori attualmente stanno lavorando per migliorare l’interfaccia grafica per gli utenti, per integrare più strumenti d’intervento nel sistema e per mettere a punto gli algoritmi dell’apprendimento automatico. Un altro aspetto molto importante è il lavoro per integrare strumenti clinici nell’app.
“Si tratta di un progetto interdisciplinare che spinge i limiti della ricerca sull’obesità. L’uso di algoritmi dell’apprendimento automatico per scoprire modelli comportamentali predittivi precisi permette alla nostra app di fornire approcci personalizzati, basati su prove e centrati sull’utente, per prevenire la sovralimentazione, il che avrà un impatto positivo sulla lotta all’obesità”, ha dichiarato Carolina Ruiz, co-autrice dello studio e professoressa associata di scienze informatiche al WPI.
L’app è stata creata per la piattaforma Android, ma alla fine sarà disponibile anche per dispositivi iOS. Sebbene sia ancora in una fase di ricerca, i ricercatori dicono che l’app potrebbe essere pronta per il rilascio nel 2019.
