通过可穿戴设备和人工智能实现个性化体重管理
机器学习
2026-05-21 v2
摘要
慢性病和非传染性疾病（NCDs）的早期检测对于在初始阶段进行有效治疗至关重要。本研究探讨了可穿戴设备和人工智能（AI）在预测超重和肥胖个体体重变化方面的应用。利用来自AI4FoodDB数据库的约100名受试者为期一个月的试验可穿戴数据，包括生物标志物、生命体征和行为数据，我们识别了实现体重减轻（初始体重的2%）与未实现者之间的关键差异。特征选择技术和分类算法显示出有希望的结果，其中梯度提升分类器达到了84.44%的曲线下面积（AUC）。多种数据源（如生命体征、身体活动和睡眠活动）的整合提升了性能，表明可穿戴设备和AI在个性化医疗保健中的潜力。
关键词
引用
@article{arxiv.2409.08700,
title = {Personalized Weight Loss Management through Wearable Devices and Artificial Intelligence},
author = {Sergio Romero-Tapiador and Ruben Tolosana and Aythami Morales and Blanca Lacruz-Pleguezuelos and Sofia Bosch Pastor and Laura Judith Marcos-Zambrano and Guadalupe X. Bazán and Gala Freixer and Ruben Vera-Rodriguez and Julian Fierrez and Javier Ortega-Garcia and Isabel Espinosa-Salinas and Enrique Carrillo de Santa Pau},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.08700},
year = {2026}
}
备注
25 pages, 6 figures, 7 tables, 1 appendix