用于食物摄入追踪与推荐的智能手机应用：基于人工智能的功能、特性及现有应用质量评估
软件工程
2022-08-05 v1 多媒体
摘要
人工智能（AI）的发展以及应用商店中食物摄入追踪与推荐相关应用的显著增长，催生了对评估系统的需求，因为关于这些应用的循证质量和技术先进性的信息极少。我们在三大主流应用商店进行了电子检索，所选应用由三名独立评分者评估。共找到 473 款应用，依据纳入与排除标准选出 80 款供评审。我们设计了一款应用评分工具来评估所选应用。该评分工具评估了食物摄入追踪与推荐所需的基本特性、基于 AI 的先进功能、软件质量特征，以及对普通用户的实用性。我们收集并评估了应用商店中的用户评论，以更好地理解其期望与看法。在对所评估应用进行评价后，提出了强调使用人工智能的基于自动化方法的设计考量。根据我们的评估，应用商店中大多数移动应用不满足食物摄入追踪与推荐的总体要求。“Foodvisor”是唯一可自动识别食物项目并计算该食物项目的推荐份量与营养信息的应用。然而，这些特性在食物摄入追踪与推荐应用中尚需改进。本研究为研究者和开发者提供了对当前最先进应用及设计指南的洞察，并给出设计和开发更优应用所需的基本特性与软件质量特征信息。
引用
@article{arxiv.2208.02490,
title = {Smartphone Apps for Tracking Food Consumption and Recommendations: Evaluating Artificial Intelligence-based Functionalities, Features and Quality of Current Apps},
author = {Sabiha Samad and Fahmida Ahmed and Samsun Naher and Muhammad Ashad Kabir and Anik Das and Sumaiya Amin and Sheikh Mohammed Shariful Islam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.02490},
year = {2022}
}