Rabbit

Track and Change your Habit with Rabbit.

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Problem

Übergewicht ein Thema, dass immer mehr Menschen betrifft und andere Krankheiten begünstigt. Beispiele für Krankheiten sind:

  • Störungen des Fettstoffwechsels
  • Bluthochdruck
  • Hormonelle Störungen
  • Psychische Probleme
  • Atemwegskomplikationen
  • ...

Die Ursachen dafür sind sehr vielseitig. Stress spielt dabei eine große Rolle. Wir leben heutzutage in einer schnell lebigen Zeit und nehmen uns für viele Dinge wie das Essen nicht mehr die Zeit. Neben dem Essen wird noch schnell der Feed bei Instagram gecheckt oder die neue Folge der Serie läuft. 49 Prozent der Singles gaben bei einer Umfrage der Techniker Krankenkasse (TK) an, dass sie beim Essen oft fern­sehen, im Internet unterwegs sind oder in einer Zeitschrift blättern. Bei den 18- bis 35-Jährigen tun dies 38 Prozent. Die Aufmerksamkeit richtet sich nicht mehr nach dem Essen und der Genuss des Essens rückt an zweiter Stelle. Es wird unaufmerksam gegessen oder einfach zu schnell gegessen. Wird dieses Verhalten öfters wiederholt, dann wird es schnell zu einer Gewohnheit. Das Essen wird ein unbewusstes Nebenprodukt unseres Alltags, obwohl es ein essenzieller Bestandteil eines gesunden Lebens ist.

Für das Abnehmen gibt es viele Methoden und viele Regeln wie z.b: Die 10 Regeln der DGE:

  • Die Lebensmittelvielfalt genießen
  • Reichlich Getreideprodukte sowie Kartoffeln
  • Gemüse und Obst - Nimm "5 am Tag"
  • ….
  • Schonen zubereiten
  • Sich Zeit nehmen und genießen
  • Auf das Gewicht achten und in Bewegung bleiben

Es gibt viele verschiedene technologische Lösungsansätze Fürs Abnehmen.

Apps für:

  • Kalorien zählen
  • Ernährungstagebuch
  • Fitness/Bewegung
  • Geführte Diät

Wir haben uns gefragt welche Parameter noch beim Abnehmen wichtig sind und wie die Technologie den User beim Abnehmen unterstützen kann. Da sind wir auf das Thema “Schnelles Essen” gestoßen. Welche Probleme verursacht das schnelle Essen?

  • Es wird zu viel gegessen, weil ein Sättigungsgefühl erst nach ca. 20 min entsteht.
  • Mehr Kalorien werden zugenommen
  • Die erhöhte Menge führt zu Verdauungsprobleme
  • ...

Lösung

Damit haben wir unser Thema gefunden und begonnen an unserer Lösung zu arbeiten. Bei Rabbit handelt es sich um eine Smartwatch App mit Gamification Faktor. Bei Rabbit handelt es sich um einen virtuellen Charakter, der auf das Essverhalten des Users reagiert und Feedback gibt. Damit erhält der User Einblicke über sein Essverhalten und kann es mit Rabbit verbessern. Außerdem kann der User sehen wie sein Essverhalten über die letzten Tage war und sich verändert hat. Beim Bearbeiten des Lösungsansatz aufgefallen, dass diese Art vom Smartwatch Tracking auch für andere Bereiche in der Medizin interessant sein kann:

  • Hat der Patient gegessen/getrunken
  • In welchen Intervallen und in welcher Geschwindigkeit isst/trinkt der Patient
  • ...

Demnach wäre dieses Projekt auch als ein Forschungsprojekt zu verstehen. Es entstehen neue Einblicke und Türen für andere Applikationen.

Vorgehen

Ein Prototyp haben wir über Figma erstellt und danach haben wir begonnen die Smartwatch App in Swift zu entwickeln. Bei Swift handelt es sich um Apple’s Programmiersprache für ihre Produkte. Als erstes haben wir uns angeschaut welche passenden Schnittstellen die Apple Watch für unsere Lösung bietet. Wir haben herausgefunden, dass die Apple Watch verschiedene Sensoren wie Bewegungssensor im Raum besitzt. Die Daten lassen sich abfragen und verarbeiten. Zusätzlich sind wir auf Apples Core ML gestoßen. Hierbei handelt es sich um ein Machine Learning Framework, dass für die Klassifizierung der Essbewegungen interessant sein kann.

Für das Erzeugen der Daten haben wir eine gute App im App Store gefunden: SensorLog. Mit der App ist es möglich ganz leicht Datensätze zu erstellen, mit denen wir das Machine Learning Modell trainieren können.

Wir haben begonnen die App in Swift zu entwickeln und werde das nach dem Hackathon weiterführen. Aktuell kann der User einen Timer starten. Die Zeiteinstellung ist abhängig von der Art der Mahlzeit. Zum Beispiel würde der Timer für das Mittagessen sich auf 20 min belaufen, sodass die richtige Zeit für das Essen eingehalten wird. Wir arbeiten gerade daran, dass wir mit den Bewegungssensor die Geschwindigkeit beim Essen messen und den User während des Essens Feedback geben, ob er zu schnell oder zu langsam isst. Durch den Timer stellt sich der User bewusst auf sein Essen ein und hat eine Orientierung wie lange das Essen gehen sollte. Es wäre auch denkbar: Zeitzyklen für das Kauen einzubauen, da bei längerem Kauen des Essens der Verdauung viel Arbeit erspart wird. Hier würden uns auf das Feedback der User richten.

Zusätzlich sind noch weitere Features geplant:

  • Die Erkennung der Bewegung optimieren
  • Integration von Machine Learning, um Bewegungsmuster zu klassifizieren
  • Die Welt von Rabbit erweitern: Trinkverhalten
  • Rabbit Achievements
  • Geführtes Programm für die Verhaltensänderung ….

Weiteres Vorgehen

Wir planen weiter an der App zu arbeiten und es von anderen testen zu lassen. Mit dem Feedback würden wir die App anpassen. Nebenher würden wir beginnen uns mit dem Thema Machine Learning auseinanderzusetzen und erste Modelle für die Klassifizierung der Bewegungen zu erstellen.

Was haben wir alles neues gelernt:

  • Swift
  • App-Entwicklung, insbesondere für Smartwatches
  • Den Vorgang für die Entwicklung eines Produktes
  • App-Design
  • Apple Watch (Healthkit, Sensor Data)
  • Ernährungsverhalten

Teamvorstellung

Eyad: Software Entwickler aus Kassel

Ben: Informatik Student aus Hamburg

Wir haben uns über Devpost als Team gefunden und über LinkedIn connected. Das Thema hat uns gleich interessiert und haben mit viel Spaß daran entwickelt. Unsere Vision ist es mehr Bewusstsein für das Essen zu erwecken, indem der Nutzer bewusst auf den Essprozess aufmerksam gemacht wird und Feedback für sein Verhalten hält.

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