Ufuatiliaji wa Mteja na Motisha: Ufuatiliaji wa Maendeleo na Maoni

Faida:

• Uwezo wa kubadilisha data ya ufuatiliaji kuwa muhtasari wa mwenendo na akili ya bandia na kuangalia mwelekeo wa wiki nyingi badala ya kipimo kimoja.
• Uwezo wa kudhibiti muhtasari wa akili bandia kwa kutoa maoni ya kimatibabu kama vile uhifadhi wa maji, nyanda za juu na mzunguko kama mtaalamu wa lishe.
• Uwezo wa kutoa maoni ya kibinafsi na yasiyo ya kuhukumu kulingana na kanuni za usaili wa motisha

Katika dietetics, kuandika mpango ni mwanzo tu; Kazi halisi ni kusaidia mteja kwa muda wa wiki na miezi, kufuatilia maendeleo yao, kurekebisha mpango wakati wao kukwama, na kuweka motisha hai. Utafiti unaonyesha kuwa mafanikio ya lishe kwa kiasi kikubwa huamuliwa kwa kufuata mpango na ufuatiliaji wa mara kwa mara; Hata mpango kamili zaidi utashindwa ikiwa hautafuatwa. Ujuzi wa Bandia ni msaidizi muhimu katika mchakato huu mrefu: hupanga data ya ufuatiliaji, muhtasari wa mienendo, kuandaa maoni yanayohamasisha na kubinafsisha mawasiliano na mteja. Lakini uhusiano wa kibinadamu, huruma na hukumu ya kimatibabu ambayo ni moyo wa ufuatiliaji daima hubakia nawe. AI inachakata data; Unajua mteja.

Nini na kwa nini tunaangalia?

Viashiria kuu vinavyofuatiliwa wakati wa ufuatiliaji ni: mabadiliko ya anthropometric (uzito, mzunguko wa kiuno, muundo wa mwili - "muundo wa mwili" ni uwiano wa mafuta na misuli, yenye maana zaidi kuliko uzito pekee), shajara ya chakula (kile mteja anakula), viashiria vya kujitegemea (nishati, usingizi, njaa, hisia), maadili ya biochemical (mwelekeo wa majaribio, chini ya usimamizi wa daktari), kiwango cha kufuata na kupanga mpango. Ni muhimu kutazama mwenendo, sio pound moja tu: wiki ya uhifadhi wa maji inaweza kujificha tone; Kinacholeta maana ni mwelekeo wa wiki tatu hadi nne.

Jedwali lifuatalo linaonyesha viashiria na mchango wa AI:

kiashiria

inasema nini

Mchango wa AI

hukumu ya binadamu

Uzito / mwelekeo wa kiuno

Mwelekeo wa jumla

Muhtasari wa chati/mwelekeo

Uhifadhi wa maji, tafsiri ya mzunguko wa hedhi

diary ya chakula

Fit na mapungufu

uchimbaji wa muundo

Intuition ya kula kihisia

Nishati / usingizi / hisia

ubora wa maisha

Muhtasari wa dokezo

maoni ya huruma

Mwenendo wa uchambuzi

maendeleo ya kliniki

Kuhariri nambari

Maoni ya daktari + mtaalamu wa lishe

Kiwango cha kufuata

Uendelevu

rasimu ya ukumbusho

suluhisho la vikwazo

Hatua kwa hatua: Mzunguko wa ufuatiliaji unaoendeshwa na AI

1. Kusanya na kuficha data. Leta data ya kila wiki ya mteja (isiyojulikana) katika fomu iliyopangwa.
2. Fanya muhtasari wa mwenendo. Ipe AI data mbichi na uulize mwelekeo na muhtasari wa muundo - lakini unafanya tafsiri.
3. Tambua mapungufu. Fanya AI itafute muundo wa mlo/siku ambapo utiifu huangukia (kwa mfano, kila mara huwa kinyume na wikendi).
4. Tayarisha rasimu ya maoni. Uliza muhtasari wa ujumbe wa motisha, usio wa mashtaka; kisha ongeza mguso wako wa kibinafsi.
5. Kurekebisha mpango. Ikiwa kuna kizuizi (upande - uzito uliobaki thabiti kwa muda), sasisha mpango kwa jicho la kliniki.
6. Unadumisha uhusiano. Majadiliano, kusikiliza na kuaminiana havijakabidhiwa kwa AI.

Kidokezo: Hakikisha unafanya rasimu za maoni zinazozalishwa na AI kuwa za kibinadamu kabla ya kugonga "tuma." Mteja anahisi mara moja ujumbe mfupi na wa roboti; maelezo ya kibinafsi ("umeshughulikia chakula cha jioni cha harusi vizuri, ulichotaja wiki iliyopita") huongeza uaminifu.

Kuweka lengo: SMART na hatua ndogo

Mafanikio ya ufuatiliaji inategemea jinsi malengo yamewekwa. Lengo gumu kama vile "kula afya" haliwezi kupimika na halichochei. Mbinu ya SMART, ambayo hutumiwa sana katika dietetics, inaweka lengo juu ya vigezo vitano: Maalum, Inayopimika, Inayoweza Kufikiwa, Inayofaa na Muda. Kwa mfano, "kuongeza kipande kimoja cha mboga kwenye chakula cha mchana kila siku kwa wiki mbili zijazo" ni lengo la SMART; Inaweza kupimika, kweli na kwa wakati. AI ni msaada mzuri katika kuvunja lengo kubwa la mteja (kwa mfano, kupoteza pauni 10) katika hatua ndogo, za kila wiki, za tabia; Kwa sababu mabadiliko ya tabia hayaji kwa mikurupuko mikubwa, bali kwa hatua ndogo endelevu. Hata hivyo, wewe, ambaye unajua maisha yake na vikwazo, tathmini ni hatua gani ni ya kweli kwa mteja huyo; Ingawa lengo lililopendekezwa na AI linaweza kuonekana kuwa sawa kwenye karatasi, linaweza kutoshea kazi ya zamu ya mteja au mzigo wa utunzaji. Agiza AI "ivunje lengo hili katika hatua ndogo za kila wiki, zinazoweza kupimika, kulingana na tabia" na kuchuja hatua zinazotokana na uhalisia wa mteja.

Lugha ya motisha: ushirikiano, sio lawama

Tabia ya kulisha ni ngumu kubadilika, na lugha ya kushtaki (“kwa nini hukufuata tena?”) huzaa upinzani. Njia ya kisasa inategemea kanuni za mahojiano ya motisha: kusikiliza bila hukumu, kumsaidia mteja kugundua msukumo wake mwenyewe, kusherehekea mafanikio madogo. AI ni nzuri katika kuandaa jumbe chanya na zenye mwelekeo wa suluhisho ambazo zinatii kanuni hizi. Lakini huruma ya kweli na wakati ni ya kipekee ya kibinadamu; AI inaweza kuandika sentensi kwa upole, lakini haiwezi kujua kuwa mteja alipokea habari mbaya siku hiyo.

kesi tatu ndogo

Kesi 1 - Kusoma mwenendo kwa usahihi. Mteja anaonekana kupata kilo 1 kwa wiki na ana hofu. Mtaalamu wa lishe anatoa muhtasari wa data ya wiki nne kwa AI: kwa kweli kuna kushuka kwa kilo 2.1 katika wiki nne; Wiki ya mwisho ni uhifadhi wa maji unaosababishwa na mzunguko wa hedhi. Mtaalamu wa lishe anaongeza maoni haya (athari ya kitanzi) na kumtuliza mteja. AI ilipanga mwelekeo; Maoni ya kliniki (uhifadhi wa maji) yalikuja kutoka kwa mtaalamu wa lishe. Somo: angalia mwelekeo, sio kipimo kimoja.

Kesi ya 2 - Mtego wa ujumbe wa roboti. Mtaalamu wa masuala ya lishe anasema toleo la AI "Unafanya vyema, endelea hivyo!" type hutuma ujumbe wa jumla kwa wateja 20 bila marekebisho yoyote. Wateja wanaona kuwa ujumbe huo si wa kibinafsi, mtu anasema, "Sidhani kama ananifuata." Mtaalamu wa lishe hubadilisha mbinu: AI hubadilisha muhtasari kwa hali maalum ya kila mteja wiki hiyo. Somo: muhtasari ni mzuri, kunakili-kubandika ni mbaya.

Kesi 3 - Matumizi sahihi. Katika shajara ya chakula ya mteja, mtaalamu wa lishe anahisi muundo lakini hana uhakika. Ipe AI shajara isiyojulikana ya wiki tatu na uulize, "Je, kuna mpangilio wa saa/mlo ambapo kufuata hupungua?" anauliza. AI inaonyesha kuwa mikengeuko hutokea mara nyingi wakati wa chakula cha mchana, kunapokuwa na mikutano ya biashara. Kwa ufahamu huu, mtaalamu wa lishe humpa mteja chaguo za chakula cha mchana zinazoweza kubebeka, zinazofaa kukutana. AI ilipata muundo; Mtaalamu wa lishe alitengeneza suluhisho.

Violezo vya haraka vinavyoweza kunakiliwa

KIOLEZO CHA MUHTASARI WA MAENDELEO Jukumu lako: data ya ufuatiliaji wa uhariri msaidizi; Maoni yanatolewa na mtaalamu wa lishe. Ifuatayo ni data ya wiki 4 ya mteja (bila jina): uzito, kiuno, noti ya nishati, noti ya maelewano. Jumuisha haya katika muhtasari wa TREND: mwelekeo wa jumla, wiki mashuhuri, kelele ya data inayoweza kutokea (kumbuka uwezekano kama vile kuhifadhi maji kama "inawezekana", usitambue). Data: [...]

FOOD DIARY PATTERN TEMPLATEAngalia shajara hii ya chakula isiyojulikana. Je, kuna nyakati/milo/siku zozote ambapo utiifu HUPUNGUZA? (k.m. wikendi kila wakati, jioni kila wakati, nje kila wakati) Orodhesha matokeo. Kutumia lugha ya kushtaki; onyesha tu muundo. Ingia: [...]

TEMPLATE YA MAONI YA KUTIA MIMI Andika rasimu ya UJUMBE wa maoni ya kila wiki kwa mteja. Kanuni: isiyo ya kuhukumu, chanya, yenye mwelekeo wa suluhisho, kusherehekea mafanikio madogo. Hali ya wiki hii: [maendeleo + changamoto]. Aya 2 fupi. Acha nafasi mwishoni kwa mtaalamu wa lishe kubinafsisha [maelezo ya kibinafsi hapa]. Dai la afya au ahadi thabiti.

KIOLEZO CHA PLATO/ADAPTATIONMteja amekuwa kwenye safu ya uzani (imara) kwa wiki 3. Sababu zinazowezekana (kukabiliana, kukabiliana na kimetaboliki, kipimo, usawa wa maji, shughuli) huonekana kama ORODHA YA CHECKERI ili mtaalamu wa lishe aweze kuondoa kila moja. Usitoe sababu kamili; Mtaalamu wa lishe atatathmini. USIpendekeze mabadiliko ya mpango, orodhesha tu pointi za kuangalia.

Mwongozo dhaifu / Mwongozo thabiti

Agizo dhaifu:

Andika ujumbe wa motisha kwa mteja wako.

Hakuna muktadha, hakuna kanuni ya sauti, na hakuna nafasi ya ubinafsishaji; AI hutoa ujumbe wa kawaida, mafupi na wa roboti.

Agizo lenye nguvu:

Jukumu lako: msaidizi wa rasimu ya maoni. Mteja wiki hii: Alipoteza kilo 2 katika wiki 4, lakini katika wiki iliyopita alijitenga na mpango kwa siku 2 kutokana na matatizo ya kazi. Toni: isiyo ya kuhukumu, chanya, yenye mwelekeo wa suluhisho, roho ya mahojiano ya motisha. Aya 2 fupi; Sherehekea mafanikio, kurekebisha kupotoka, pendekeza hatua ndogo inayofuata. Acha nafasi ya [noti ya kibinafsi] mwishoni. Usitoe ahadi za uhakika/madai ya kiafya.

Kidokezo cha pili kinatoa muktadha, sauti, muundo na nafasi ya ubinafsishaji; Pato ni rasimu kali iliyo tayari kukamilishwa kwa mguso wa kibinadamu.

Makosa ya kawaida

• Kukabiliana na kipimo kimoja: Kukosea kushuka kwa thamani kwa wiki moja kwa mtindo; angalia mwenendo.
• Kutuma ujumbe wa roboti: Kunakili mwongozo wa AI bila kuubinafsisha kunadhoofisha uaminifu.
• Kuacha tafsiri kwa AI: Tafsiri za kimatibabu kama vile uhifadhi wa maji, mzunguko, uwanda ni mali ya binadamu.
• Kuteleza katika lugha ya kushtaki: Kuwasilisha kupungua kwa utii kama kosa huleta upinzani.
• Kutafsiri mwelekeo wa uchambuzi peke yake: Mabadiliko ya biochemical yanapaswa kutathminiwa pamoja na daktari.
• Kuendesha uhusiano kiotomatiki: Kiini cha ufuatiliaji ni muunganisho wa mwanadamu; AI haiwezi kuibeba.

Kwa muhtasari

Ufuatiliaji na uhamasishaji ndio viashiria vya kweli vya mafanikio ya lishe, na AI ni msaidizi mwenye nguvu wa data na mawasiliano katika safari hii ndefu: muhtasari wa mienendo, kutoa ruwaza katika kumbukumbu, kuandaa jumbe za motisha. Lakini ukiangalia mwelekeo, sio kipimo kimoja, tafsiri za kimatibabu kama vile uhifadhi wa maji/mwisho, muda wa huruma, na muunganisho wa kweli wa binadamu ni wako. Daima kubinafsisha rasimu za AI, epuka lugha ya kushtaki, shiriki maoni ya uchambuzi na daktari. AI inachakata data; Unambeba mteja na hadithi yake.

Jukumu la maombi

Tengeneza wiki 4 za data ya ufuatiliaji (uzito, kiuno, memo) kwa mteja dhahania na usijulikane. Pata muhtasari wa mwenendo kutoka kwa AI ukitumia "kiolezo cha muhtasari wa maendeleo", kisha uongeze maoni yako ya kimatibabu (k.m. sababu ya kushuka kwa thamani kwa wiki moja). Kisha uandike ujumbe kwa "kiolezo cha maoni ya motisha" na ujaze sehemu ya [maelezo ya kibinafsi] kwa mguso halisi. Linganisha majimbo mawili (rasimu ghafi dhidi ya yaliyobinafsishwa).

orodha ya ukaguzi

• [ ] Niliangalia mwelekeo wa wiki nyingi, sio kipimo kimoja.
• [ ] Nilitoa maoni ya kimatibabu kama vile uhifadhi wa maji/tambarare, sikuiacha kwa AI.
• [ ] Nilibinafsisha rasimu ya maoni; Sikunakili na kubandika.
• [ ] Niliepuka lugha ya kushutumu na kutumia sauti ya motisha, yenye mwelekeo wa suluhu.
• [ ] Nilimuelekeza kutathmini mienendo ya uchanganuzi na daktari.
• [ ] Nilificha data ya mteja.