DeepHealthNet: Adolescent Obesity Prediction System Based on a Deep Learning Framework

要約

肥満は慢性疾患や長期的な健康リスクと関連しているため、小児および青少年の肥満率は世界的な懸念事項です。
人工知能テクノロジーは、肥満率を正確に予測し、青少年に個別のフィードバックを提供する有望なソリューションとして浮上しています。
この研究は、肥満に関連した健康問題を早期に発見し、予防することの重要性を強調しています。
肥満率を予測し、パーソナライズされたフィードバックを提供するための堅牢なアルゴリズムを開発するには、身長、体重、腹囲、カロリー摂取量、身体活動レベル、その他の関連する健康情報などの要素を考慮する必要があります。
そこで、321 人の青少年から健康データセットを収集することで、個人に合わせた予測を提供し、情報に基づいた健康上の意思決定を支援する青少年の肥満予測システムを提案しました。
私たちが提案するディープ ラーニング フレームワークである DeepHealthNet は、毎日の健康データが限られている場合でも、データ拡張技術を使用してモデルを効果的にトレーニングし、その結果、予測精度が向上します (acc: 0.8842)。
さらに、この研究では、男の子 (acc: 0.9320) と女の子 (acc: 0.9163) の間で肥満率の予測にばらつきがあることが明らかになり、格差を特定し、フィードバックを提供する最適な時間を決定することが可能になりました。
提案されたシステムは、小児期および青年期の肥満に効果的に対処する上で大きな可能性を示しています。

要約(オリジナル)

Childhood and adolescent obesity rates are a global concern because obesity is associated with chronic diseases and long-term health risks. Artificial intelligence technology has emerged as a promising solution to accurately predict obesity rates and provide personalized feedback to adolescents. This study emphasizes the importance of early identification and prevention of obesity-related health issues. Factors such as height, weight, waist circumference, calorie intake, physical activity levels, and other relevant health information need to be considered for developing robust algorithms for obesity rate prediction and delivering personalized feedback. Hence, by collecting health datasets from 321 adolescents, we proposed an adolescent obesity prediction system that provides personalized predictions and assists individuals in making informed health decisions. Our proposed deep learning framework, DeepHealthNet, effectively trains the model using data augmentation techniques, even when daily health data are limited, resulting in improved prediction accuracy (acc: 0.8842). Additionally, the study revealed variations in the prediction of the obesity rate between boys (acc: 0.9320) and girls (acc: 0.9163), allowing the identification of disparities and the determination of the optimal time to provide feedback. The proposed system shows significant potential in effectively addressing childhood and adolescent obesity.

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