Projektbeschreibung
Smartphone-App bei Essstörungen
Etwa 20 Millionen Menschen in der EU sind von Essstörungen betroffen. Diese gehen oft mit problematischem Verhalten wie Hungern, Essanfällen und Erbrechen einher. Behandelt werden sie typischerweise mit einer Kombination aus Psychotherapie und Ernährungsschulungen. Das EU-finanzierte Projekt SmartEater entwickelt vor diesem Hintergrund eine App, mit der man seinen psychologischen und emotionalen Zustand sowie das Essverhalten mobil protokollieren kann. Sie soll bei Personen mit Bulimia nervosa (Binge-Eating-Störung oder Esssucht) als Grundlage für entsprechende Hilfsmaßnahmen dienen. Damit die App auch möglichst ohne Unterbrechung genutzt wird, fragt sie immer wieder Daten zu Essgelüsten, Stress und weiteren Aspekten ab. Mithilfe von maschinellen Lernalgorithmen „versteht“ die App den Nutzer oder die Nutzerin und sagt potenziell problematisches Essverhalten so vorher, dass ein rechtzeitiges Eingreifen möglich wird.
Ziel
Smartphones are ubiquitous in all age groups and socioeconomic levels and digitalization of various life domains is in full
progress. While there are several areas where skepticism is justified, the personal health domain still holds high promises, particularly when applied in specific settings. The proposed mHealth app SmartEater provides intelligent mobile logging of stress, and eating
behavior as a basis for intervention and follow-up care in clinics treating eating disorders and obesity. Current apps require frequent and cumbersome entries, resulting in low user adherence and poor data quality. Evidence for their usefulness is often missing. Further, therapeutic content is not personalized. In SmartEater, users repeatedly enter data on experienced craving for foods and stress. SmartEater then ‘learns’ from the user through sophisticated machine learning algorithms: data from smartphone usage
patterns (e.g. screen-on time, calls, messages, internet traffic) and sensor data (e.g. movement, background noise) are
combined to substitute for manual user input, thereby progressively reducing user burden. Temporal pattern analysis of
individual time-series allows prediction of stress and craving bouts into the near future. Such predictions allows the app to respond
to upcoming eating 'crises’ e.g. overeating/binge eating and launch situation-appropriate tips that have been developed individually for the user during in-patient treatment. SmartEater will be routed in psychological models of eating behavior and rigorously tested in the described population to evaluate efficacy. Due to the sensitive nature of such data, SmartEater enforces strict privacy protection. Targeted markets include health insurances which profit from improved patient health and successful transfer into daily life after professional treatment as well as clinics with an eating/weight disorder focus in German speaking coutries.
Wissenschaftliches Gebiet
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht.
- natural sciencescomputer and information sciencesinternet
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringsensors
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- medical and health scienceshealth sciencesnutritionobesity
Programm/Programme
Thema/Themen
Finanzierungsplan
ERC-POC - Proof of Concept GrantGastgebende Einrichtung
5020 Salzburg
Österreich