Ученые из Университета Миссисипи, США, использовали машинное обучение (ИИ), чтобы понять, почему одни люди легко придерживаются режима тренировок, а другие — нет. В отличие от традиционных статистических подходов, ИИ-модели выявили более гибкие закономерности.
ИИ помог узнать, почему некоторым легче заниматься спортом! Интересный факт
Сколько вы сидите, уровень образования и ваш пол — все это может предсказать, насколько вы склонны к регулярным тренировкам. Новый ИИ-анализ почти 12 тысяч анкет показал неожиданные факторы, которые влияют на приверженность физической активности.
Unsplash
Так, искусственный интеллект помог назвать 3 главных фактора, определяющих, будет ли человек соблюдать рекомендации по физической активности.
ИИ выяснил, кому легче заниматься спортом
Опубликованное в Scientific Reports исследование основано на данных 11 683 участников Национального обследования здоровья и питания США за 2009–2018 годы.
- Ученые исключили людей с определенными заболеваниями и тех, кто не указал данные о физической активности.
- Целью — выяснить, можно ли предсказать соблюдение недельных рекомендаций (150 минут умеренной или 75 минут интенсивной физической активности) по демографическим и поведенческим признакам.
- Модели ИИ обрабатывали информацию о возрасте, поле, доходе, семейном положении, ИМТ, окружности талии, привычках сна, курении, употреблении алкоголя и, главное, времени сидя.
Результаты оказались удивительными.
Хотя эксперты ожидали, что важными окажутся некоторые факторы, — пол, возраст или масса тела, — особенно значимой оказалась образовательная принадлежность.
Как образование влияет на активность человека
Люди с более высоким уровнем образования чаще соблюдали рекомендации по активности, и это может быть связано с осознанностью и доступом к информации, — пишут американские ученые.
Также выяснилось: время, проводимое в сидячем положении, — один из главных барьеров на пути к активному образу жизни.
Именно поэтому важно не только тренироваться, но и меньше сидеть.
Так, применение ИИ позволило обойти ограничения линейной статистики, — отметили эксперты.
В будущем ученые планируют использовать объективные данные, а не только самоотчеты добровольцев, и расширить анализ, включая питание и БАДы.
- Это может помочь тренерам и специалистам по здоровью «разрабатывать персонализированные программы тренировок, к которым люди будут действительно привержены», — заключили исследователи.