Leveraging sensor data for real time recognition of engagement in adaptive serious games for health
Authors: Μήτσης Κωνσταντίνος 
Published: April 2023

Στόχος της παρούσας Διδακτορικής Διατριβής είναι η ανάπτυξη ενός πρωτότυπου εννοιολογικού πλαισίου που επιτρέπει την ενίσχυση και εξατομίκευση της παρέμβασης που προσφέρουν έξυπνα παιχνίδια σοβαρού σκοπού για την υγεία (ΠΣΣΥ). Το προτεινόμενο πλαίσιο αξιοποιεί δεδομένα που συλλέγονται από αισθητήρες για την αναγνώριση των επιπέδων προσήλωσης χρήστη σε πραγματικό χρόνο κατά την αλληλεπίδρασή του με ΠΣΣΥ. Η προσέγγιση αυτή στοχεύει στη δυναμική προσαρμογή του περιεχομένου των παιχνιδιών, με βάση τα εκτιμώμενα επίπεδα προσήλωσης, την επίδοση στο παιχνίδι και τις ιδιαίτερες ανάγκες υγείας του χρήστη. Στη διατριβή, σχεδιάζονται και αναπτύσσονται δύο πρωτότυπα ΠΣΣΥ που αποσκοπούν στην ενημέρωση, στην εκπαίδευση και στην ενίσχυση της ικανότητας αυτοδιαχείρισης χρόνιων νοσημάτων και ενσωματώνουν μηχανισμούς που επιτρέπουν την αυτοματοποιημένη προσαρμογή περιεχομένου (ΑΠΠ). Προτείνεται μια πρωτότυπη μεθοδολογία ΑΠΠ που βασίζεται σε γενετικό αλγόριθμο και στοχεύει στο βέλτιστο και αυτόματο έλεγχο του περιεχόμενου ΠΣΣΥ με βάση συλλεγόμενα ετερογενή δεδομένα. Το προτεινόμενο εννοιολογικό πλαίσιο αξιολογείται σύμφωνα με δύο κατάλληλα σχεδιασμένες πειραματικές διαδικασίες. Οι πειραματικές διαδικασίες συλλέγουν δεδομένα από αισθητήρες και την αλληλεπίδραση με ΠΣΣΥ και διερευνούν ζητήματα εμπειρίας χρήστη, εκπαιδευτικής αξίας της παρέμβασης και επίδοσης της προτεινόμενης μεθοδολογίας ΑΠΠ. Τα δύο ΠΣΣΥ που αξιοποιούνται στοχεύουν στην ενίσχυση της διατροφικής παιδείας και την ενημέρωση και ενίσχυση της αυτοδιαχείρισης της υπνικής άπνοιας αντίστοιχα. Πραγματοποιείται ανάλυση για αναγνώριση των επιπέδων προσήλωσης σε πραγματικό χρόνο αξιοποιώντας επισημειώσεις της αντίληψης προσήλωσης από το χρήστη σε πραγματικό χρόνο. Τα αποτελέσματα υποδεικνύουν ότι το πρώτο ΠΣΣΥ έχει παρόμοια εκπαιδευτική αξία με παραδοσιακή παρέμβαση και επιδεικνύουν την προβλεπτική ικανότητα χαρακτηριστικών που εξάχθηκαν από τα συλλεγόμενα δεδομένα προς τα αντιληπτά επίπεδα προσήλωσης του χρήστη. Παράλληλα, αποκαλύπτονται στατιστικά σημαντικές διαφορές στην εμπειρία χρήστη που σχετίζονται με το παραγόμενο περιεχόμενο από την ΑΠΠ. Η ικανότητα της προτεινόμενης μεθοδολογίας ΑΠΠ να συνυπολογίζει δεδομένα με κλινική αξία που συλλέγονται από αισθητήρες για να παράγει εξατομικευμένο περιεχόμενο αξιολογείται σε προ-πιλοτική μελέτη που αξιοποιεί ΠΣΣΥ για παιδιά με σακχαρώδη διαβήτη τύπου 1 ή/και παχυσαρκία. Τα αποτελέσματα παρουσιάζουν την ικανότητα της μεθοδολογίας ΑΠΠ να προβάλει χρήσιμο και σχετικό με τις ανάγκες του χρήστη περιεχόμενο παιχνιδιού, βασιζόμενη σε δεδομένα αισθητήρων και αλληλεπίδρασης. Τέλος, η προτεινόμενη μεθοδολογία ΑΠΠ ελέγχεται με τη χρήση πρακτόρων βαθιάς μάθησης που εκπαιδεύονται να διατρέχουν το ΠΣΣΥ αυτόματα. Τα αποτελέσματα αποδεικνύουν την ανωτερότητα της εκπαίδευσης πρακτόρων που εκτίθενται στο περιεχόμενο που παράγεται αυτόματα από την προτεινόμενη μεθοδολογία ΑΠΠ. Τα συμπεράσματα που παρουσιάζονται στην παρούσα Διδακτορική Διατριβή υποστηρίζουν τη δυνατότητα υλοποίησης του προτεινόμενου εννοιολογικού πλαισίου. Τα αποτελέσματα των πειραματικών διαδικασιών συνηγορούν στη δημιουργία ενός κλειστού βρόχου ανατροφοδότησης της προσήλωσης χρήστη σε δυναμικά μεταβαλλόμενα ΠΣΣΥ, αξιοποιώντας δεδομένα αισθητήρων και αλληλεπίδρασης.