Interpretable Conditional Recurrent Neural Network for Weight Change Prediction: Algorithm Development and Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In recent years, mobile-based interventions have received more attention as an alternative to on-site obesity management. Despite increased mobile interventions for obesity, there are lost opportunities to achieve better outcomes due to the lack of a predictive model using current existing longitudinal and cross-sectional health data. Noom (Noom Inc) is a mobile app that provides various lifestyle-related logs including food logging, exercise logging, and weight logging. OBJECTIVE: The aim of this study was to develop a weight change predictive model using an interpretable artificial intelligence algorithm for mobile-based interventions and to explore contributing factors to weight loss. METHODS: Lifelog mobile app (Noom) user data of individuals who used the weight loss program for 16 weeks in the United States were used to develop an interpretable recurrent neural network algorithm for weight prediction that considers both time-variant and time-fixed variables. From a total of 93,696 users in the coaching program, we excluded users who did not take part in the 16-week weight loss program or who were not overweight or obese or had not entered weight or meal records for the entire 16-week program. This interpretable model was trained and validated with 5-fold cross-validation (training set: 70%; testing: 30%) using the lifelog data. Mean absolute percentage error between actual weight loss and predicted weight was used to measure model performance. To better understand the behavior factors contributing to weight loss or gain, we calculated contribution coefficients in test sets. RESULTS: A total of 17,867 users' data were included in the analysis. The overall mean absolute percentage error of the model was 3.50%, and the error of the model declined from 3.78% to 3.45% by the end of the program. The time-level attention weighting was shown to be equally distributed at 0.0625 each week, but this gradually decreased (from 0.0626 to 0.0624) as it approached 16 weeks. Factors such as usage pattern, weight input frequency, meal input adherence, exercise, and sharp decreases in weight trajectories had negative contribution coefficients of -0.021, -0.032, -0.015, and -0.066, respectively. For time-fixed variables, being male had a contribution coefficient of -0.091. CONCLUSIONS: An interpretable algorithm, with both time-variant and time-fixed data, was used to precisely predict weight loss while preserving model transparency. This week-to-week prediction model is expected to improve weight loss and provide a global explanation of contributing factors, leading to better outcomes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».