Automated Diet Capture Using Voice Alerts and Speech Recognition on Smartphones: Pilot Usability and Acceptability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Effective monitoring of dietary habits is critical for promoting healthy lifestyles and preventing or delaying the onset and progression of diet-related diseases, such as type 2 diabetes. Recent advances in speech recognition technologies and natural language processing present new possibilities for automated diet capture; however, further exploration is necessary to assess the usability and acceptability of such technologies for diet logging. OBJECTIVE: This study explores the usability and acceptability of speech recognition technologies and natural language processing for automated diet logging. METHODS: We designed and developed base2Diet-an iOS smartphone application that prompts users to log their food intake using voice or text. To compare the effectiveness of the 2 diet logging modes, we conducted a 28-day pilot study with 2 arms and 2 phases. A total of 18 participants were included in the study, with 9 participants in each arm (text: n=9, voice: n=9). During phase I of the study, all 18 participants received reminders for breakfast, lunch, and dinner at preselected times. At the beginning of phase II, all participants were given the option to choose 3 times during the day to receive 3 times daily reminders to log their food intake for the remainder of the phase, with the ability to modify the selected times at any point before the end of the study. RESULTS: The total number of distinct diet logging events per participant was 1.7 times higher in the voice arm than in the text arm (P=.03, unpaired t test). Similarly, the total number of active days per participant was 1.5 times higher in the voice arm than in the text arm (P=.04, unpaired t test). Furthermore, the text arm had a higher attrition rate than the voice arm, with only 1 participant dropping out of the study in the voice arm, while 5 participants dropped out in the text arm. CONCLUSIONS: The results of this pilot study demonstrate the potential of voice technologies in automated diet capturing using smartphones. Our findings suggest that voice-based diet logging is more effective and better received by users compared to traditional text-based methods, underscoring the need for further research in this area. These insights carry significant implications for the development of more effective and accessible tools for monitoring dietary habits and promoting healthy lifestyle choices.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».