A Brief Review of the Efficacy in Artificial Intelligence and Chatbot-Generated Personalized Fitness Regimens

聊天机器人 教练 指导 日常生活 计算机科学 个性化 互联网 运动员 多媒体 心理学 应用心理学 万维网 医学 物理疗法 政治学 法学 心理治疗师 程序设计语言
作者
Daniel K. Bays,Cole Verble,Kalyn M. Powers Verble
出处
期刊:Strength and Conditioning Journal [Ovid Technologies (Wolters Kluwer)]
卷期号:46 (4): 485-492 被引量:3
标识
DOI:10.1519/ssc.0000000000000831
摘要

ABSTRACT Artificial intelligence (AI) and chatbot technologies have rapidly emerged with promising applications in public health, including developing personal lifestyles and exercise routines. This article examines the effectiveness of AI-based chatbot platforms to generate personalized exercise regimens. Chatbots are freely accessible to users with Internet access and may be more cost-effective than a personal trainer. This review highlights multiple examples of AI being used to offer fitness advice, supplement athletic coaching, and create everyday exercise routines. The results of these studies demonstrate a positive outlook on using AI for strength and conditioning applications, for personal and professional use. Despite having the potential to replace personal fitness trainers for everyday users and athletes alike, more extensive research should be performed using AI combined with physicians, personal trainers, and nutritionists to determine areas where AI can be further optimized. More research focusing on the effectiveness of AI-generated routines for the everyday user may further validate the potential for chatbot-mediated exercise. This brief review aims to evaluate the efficacy of AI-generated personalized fitness regimens, emphasizing physical fitness, athletic performance, and overall physical and mental well-being. The video abstract for this article can be found in the video SDC 1.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
香蕉觅云应助hemu采纳,获得10
刚刚
夏蓉完成签到,获得积分10
刚刚
Panax发布了新的文献求助10
1秒前
隐形曼青应助怡然的宝莹采纳,获得10
1秒前
大模型应助咸鱼莓采纳,获得10
1秒前
天天快乐应助xiaobaiyang采纳,获得10
1秒前
1秒前
pluto应助谨慎哈密瓜采纳,获得10
2秒前
3秒前
3秒前
795836发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
3秒前
夏蓉发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
ckeong89发布了新的文献求助200
3秒前
所所应助dazhu采纳,获得10
4秒前
4秒前
4秒前
852应助L大聪明采纳,获得30
4秒前
激昂的航空应助surfer363采纳,获得10
4秒前
5秒前
5秒前
哇咔咔发布了新的文献求助10
6秒前
勤劳的康乃馨完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
6秒前
因子完成签到,获得积分10
6秒前
领导范儿应助2025alex采纳,获得10
7秒前
pear完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
J-wwwww完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
yousen发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
8秒前
an发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
马鸿菲发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Modern Epidemiology, Fourth Edition 5000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 5000
Molecular Biology of Cancer: Mechanisms, Targets, and Therapeutics 3000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
Weaponeering, Fourth Edition – Two Volume SET 2000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 纳米技术 化学工程 生物化学 物理 计算机科学 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 冶金 细胞生物学 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6016798
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7599751
关于积分的说明 16153813
捐赠科研通 5164624
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2764721
邀请新用户注册赠送积分活动 1745784
关于科研通互助平台的介绍 1635003