Tekoäly tunnistaa nuoret, joiden kestävyyskunto on tulevaisuudessa heikko
Jyväskylän yliopiston ja Likesin pitkittäistutkimuksessa pyrittiin ennustamaan tulevaa kestävyyskuntoa murrosikäisillä yksilön lähtötietojen perusteella tekoälyn osa-alueen, eli koneoppimisen avulla. Lähtötietoihin kuului 48 erilaista fyysisen, psyykkisen ja sosiaalisen hyvinvoinnin tietoa. Kestävyyskunnon tilaa mitattiin 20 metrin viivajuoksulla, joka kuuluu peruskouluissa 5.- ja 8.- luokilla toteutettaviin Move! -fyysisen toimintakyvyn seurantajärjestelmän mittauksiin.
- Yleensä kestävyyskunnon tilaa verrataan nuorilla suhteessa toisiin samanikäisiin ja saman sukupuolen edustajiin. Kestävyyskunnon tilaan vaikuttaa kuitenkin murrosiässä voimakkaasti kasvun, kypsymisen ja kehityksen vaiheet, eikä nykyisillä menetelmillä voida kovin tarkasti arvioida ketkä olisivat erityisesti elintapainterventioiden tarpeessa, arvioi Jyväskylän yliopiston ja Likesin väitöskirjatutkija Laura Joensuu. Joensuu tekee aiheesta väitöskirjaa Jyväskylän yliopiston liikuntatieteelliseen tiedekuntaan.
Tutkimuksessa onnistuttiin ennustamaan keskimääräistä heikompaa kestävyyskunnon tilaa kahden vuoden päästä tytöillä 83 prosentin ja pojilla 76 prosentin tarkkuudella. Tutkimuksessa tarkasteltiin myös mitkä muuttujat selittivät tulevaa heikkoa kestävyyskuntoa. Pojilla 20 ja tytöillä 14 muuttujaa ennustivat tulevaisuuden kestävyyskuntoa. Tarkasteltavia muuttujia oli yhteensä 48.
- Koneoppimismenetelmää hyödyntämällä pystyimme ennustamaan tulevaa kestävyyskunnon tilaa, ja tunnistamaan niitä nuoria, joille voi suositella elintapainterventiota heidän ominaisuusprofiilinsa perusteella, kommentoi Joensuu.
Niillä nuorilla, joille kehittyi heikko kestävyyskunto, havaittiin lähtötilanteessa haasteita yleiskunnossa, liikunta-aktiivisuudessa, ylipainoisuudessa, koulumenestyksessä, sosiaalisissa suhteissa koulussa ja kotona sekä elämäntyytyväisyydessä.
- Nämä uudet löydökset kannustavat yksilön kokonaisvaltaisen tilanteen huomioimiseen, kun suunnitellaan elintapainterventioita Move!-mittausten perusteella, Joensuu kertoo.
Potentiaalia kehittää seulontamenetelmiä tekoälyn avulla
Tutkimuksessa hyödynnettiin ennakoivaan mallintamiseen datapohjaista koneoppimismenetelmää, satunnaismetsä-luokittelua. Menetelmässä opetusaineiston avulla pyrittiin löytämään yksilön piirteet, jotka ennustavat tulevaa heikkoa kestävyyskuntoa.
- Tekoälymenetelmissä on potentiaalia kehittämään terveydenhuoltoon seuraavan sukupolven seulontamenetelmiä. Kun tiedetään tarkemmin yksilötasolla, ketkä hyötyisivät elintapainterventioista, rajoitetut resurssit voidaan kohdentaa tehokkaasti, ja toisaalta välttää turhien huolenaiheiden synnyttämistä, kommentoi Jyväskylän yliopiston väitöskirjatutkija Ilkka Rautiainen informaatioteknologian tiedekunnasta.
Tuloksista tukea Move!-mittausten tulkintaan
Suomessa käynnistettiin vuonna 2016 osana perusopetuksen opetussuunnitelmauudistusta Move! -fyysisen toimintakyvyn seurantajärjestelmä. Move!-järjestelmässä mitataan vuosittain kaikkien suomalaisten 5.- ja 8.-luokkalaisten nuorten fyysinen toimintakyky. Tehty tutkimus tarjoaa tutkittua tietoa Move!-mittauksista ja apua niiden tulkinnan tueksi.
Kahden vuoden seurantatutkimukseen osallistui yhdeksästä koulusta 971 nuorta, joiden iän keskiarvo alkumittauksissa oli noin 13 vuotta. Tutkittavat osallistuivat Move!-mittauksiin ja lisäksi osallistujilta mitattiin 48 lähtötiedon muuttujaa mittarein ja kyselyin.
Tutkimus toteutettiin yhteistyössä Likesin ja Jyväskylän yliopiston kanssa, ja se on osa kahta väitöskirjakokonaisuutta. Laura Joensuun liikuntatieteen väitöskirjassa tutkitaan lasten ja nuorten fyysiseen kuntoon vaikuttavia tekijöitä ja niiden terveysyhteyksiä. Ilkka Rautiainen tutkii ennustavaa mallintamista sairauksien ennaltaehkäisyyn, kuntoutukseen ja hypoteesien luomiseen terveydenhuollossa informaatioteknologian väitöskirjassa.
Alkuperäinen artikkeli:
Laura Joensuu, Ilkka Rautiainen, Sami Äyrämö, Heidi J Syväoja, Jukka-Pekka Kauppi, Urho M Kujala, Tuija H Tammelin. Precision exercise medicine: Predicting unfavourable status and development in the 20-m shuttle run test performance in adolescence with machine learning. BMJ Open Sport & Exercise Medicine.
Avainsanat
Yhteyshenkilöt
Väitöskirjatutkija Laura Joensuu, laura.p.joensuu@jyu.fi +358408054842
Väitöskirjatutkija Ilkka Rautiainen, ilkka.t.rautiainen@jyu.fi
Martta Walkerviestinnän asiantuntija
Puh:+358 40 8054717martta.a.walker@jyu.fiKuvat
Tietoja julkaisijasta
Jyväskylän keskustassa sijaitsevan yliopiston kauniilla puistokampuksella sykkii monitieteinen ja moderni tiedeyliopisto – ihmisläheinen ja dynaaminen yhteisö, jonka 2500 asiantuntijaa ja 15 000 opiskelijaa etsivät ja löytävät vastauksia huomisen kysymyksiin. Jyväskylän yliopisto on ollut tulevaisuuden palveluksessa jo vuodesta 1863, jolloin suomenkielinen opettajankoulutus sai alkunsa täältä. Voimanlähteenämme on moniarvoinen vuoropuhelu tutkimuksen, koulutuksen ja yhteiskunnan välillä. Vaalimme tutkimuksen ja koulutuksen tasapainoa sekä ajattelun avoimuutta – sytytämme taidon, tiedon ja intohimon elää viisaasti ihmiskunnan parhaaksi. www.jyu.fi
Tilaa tiedotteet sähköpostiisi
Haluatko tietää asioista ensimmäisten joukossa? Kun tilaat tiedotteemme, saat ne sähköpostiisi välittömästi julkaisuhetkellä. Tilauksen voit halutessasi perua milloin tahansa.
Lue lisää julkaisijalta Jyväskylän yliopisto
Tiedekilpailut 2026 – Ensiaskel kohti tieteen ja korkeakouluopintojen maailmaa20.1.2026 07:05:00 EET | Tiedote
Ingressi
Uusi väitöstutkimus selvittää kuluttajien epäkohteliaan käytöksen vaikutuksia sivullisten käsityksiin brändeistä sosiaalisessa mediassa19.1.2026 11:02:33 EET | Tiedote
KTM Maqsood Bhutto Jyväskylän yliopiston kauppakorkeakoulusta tarkastelee markkinoinnin alaan kuuluvassa väitöskirjassaan, miten kuluttajien epäkohtelias käytös vaikuttaa brändeihin, työntekijöihin ja sivullisiin. Tutkimus osoittaa, että kuluttajien epäkohteliaisuus verkossa – toisin sanoen pienimuotoinen normeja rikkova kuluttajakäyttäytyminen, johon liittyy epäkunnioitusta, töykeyttä tai vihamielisyyttä erityisesti sosiaalisen median vuorovaikutustilanteissa – heikentää merkittävästi luottamusta brändiin ja sitoutumista yhteisöön sekä vähentää ostohalukkuutta vesittäen samalla brändien sovittelevien vastausten tehoa.
Väitös: Työarjen digitaaliset käytännöt voivat tukea oppimista (Karhapää)19.1.2026 10:07:52 EET | Tiedote
Työn arjen tilanteet, kuten verkkopalaverit ja jatkuva digitaalinen vuorovaikutus ovat keskeisiä oppimisen paikkoja. Tuore väitöstutkimus Jyväskylän yliopistosta osoittaa, että tarkoituksenmukaiset digityön käytännöt voivat tukea merkittävästi työssä tapahtuvaa oppimista, kun taas hallitsematon digiarjen kuormitus voi estää sitä.
It’s not just about trying hard: Forced migrants face structural barriers to well-being in Finland17.1.2026 08:30:00 EET | Tiedote
Finland ranks among the world’s happiest countries, but not all residents share this experience. Recent research shows that migrants, especially those forced to flee their homes, often report lower levels of well-being in Finnish society. Areen Nassar´s doctoral dissertation reveals why: forced migrants face multiple structural barriers, even with their best efforts.
Antti Koivula jatkaa Jyväskylän yliopiston hallituksen puheenjohtajana kauden 2026–202716.1.2026 14:30:20 EET | Tiedote
Jyväskylän yliopiston hallitus valitsi järjestäytymiskokouksessaan 16.1.2026 puheenjohtajakseen professori Antti Koivulan. Varapuheenjohtajaksi valittiin KTT, FL Hanna Maula.
Uutishuoneessa voit lukea tiedotteitamme ja muuta julkaisemaamme materiaalia. Löydät sieltä niin yhteyshenkilöidemme tiedot kuin vapaasti julkaistavissa olevia kuvia ja videoita. Uutishuoneessa voit nähdä myös sosiaalisen median sisältöjä. Kaikki tiedotepalvelussa julkaistu materiaali on vapaasti median käytettävissä.
Tutustu uutishuoneeseemme