PLOS Digital Health-ის მიერ ხუთშაბათს გამოქვეყნებული პრესრელიზის მიხედვით, სმარტფონები მალე შეიძლება მოსახლეობის სიკვდილიანობის მაჩვენებლების პროგნოზირებისთვის გამოვიყენოთ.

ფიზიკური ჯანმრთელობის მონაცემები სიკვდილიანობის დასადგენად

"წინა კვლევები ინდივიდუალური სიკვდილიანობის რისკის პროგნოზირებისთვის იყენებდა ფიზიკური ჯანმრთელობის მონაცემებს, მათ შორის, სიარულის ტესტებსა და სიარულის სიჩქარის თვითშეტყობინებებს. ეს მეტრიკა ფოკუსირებულია მოძრაობის ხარისხზე და არა რაოდენობაზე; მაგალითად, ინდივიდის სიარულის სიჩქარის გაზომვა გახდა სტანდარტული პრაქტიკა გარკვეული კლინიკური პარამეტრებისთვის. სმარტფონების პასიური აქტივობის მონიტორინგის ზრდა ხსნის პოპულაციის დონის ანალიზის შესაძლებლობას მსგავსი მეტრიკის გამოყენებით", — ნათქვამია პრესრელიზში.

ახალ კვლევაში მეცნიერები დააკვირდნენ 100 000 მონაწილეს, რომლებიც ერთი კვირის განმავლობაში ატარებდნენ აქტივობის მონიტორებს მოძრაობის სენსორებით. მკვლევრებმა წარმატებით შეძლეს სიკვდილიანობის რისკის პროგნოზირებადი მოდელებისგან დასკვნის მიღება, სენსორების მიერ შეგროვებულ მონაცემებზე დაყრდნობით. ეს უკანასკნელი კი ტრადიციულ დემოგრაფიულ მახასიათებლებთან გააერთიანეს. ამ პასიურად შეგროვებული მონაცემებით მიღებულმა გაზომვებმა წარმოადგინა 5-წლიანი სიკვდილიანობის პროგნოზი, ასაკისა და სქესის განურჩევლად. პროგნოზირებადი მოდელები იყენებდა მხოლოდ სიარულის ინტენსივობას სმარტფონის მონიტორების სიმულაციისთვის.

სხვა სენსორები და მონიტორინგის მოწყობილობები

მომხმარებლების ჯანმრთელობის მონიტორინგის სენსორები უკვე დიდი ხანია არსებობს. 2018 წელს, ტაფტსის უნივერსიტეტის საინჟინრო სკოლის მკვლევრებმა შეიმუშავეს 2მმx2მმ სენსორი, რომელიც აკონტროლებდა კვების მონაცემებს რეალურ დროში. ინფორმაცია ყველაფრის შესახებ, მათ შორის, მარილის, გლუკოზისა და ალკოჰოლის მოხმარებაზეც კი, შეიძლება ადვილად და ეფექტურად შეგროვდეს მოწყობილობის მიერ. გარდა ამისა, მან შეძლო მონაცემთა უსადენოდ გადაცემა რადიოსიხშირული ტექნოლოგიის გამოყენებით.

ამასობაში, გასულ თვეში, MIT-მა გამოიგონა სახლის მოწყობილობა, რომელსაც შეუძლია აკონტროლოს პაციენტის მოძრაობა და სიარულის სიჩქარე. ეს მონაცემები კი გამოყენებული იქნება პარკინსონის სიმძიმის, დაავადების პროგრესირებისა და პაციენტის მედიკამენტებზე რეაქციის შესაფასებლად. მოწყობილობა დაახლოებით Wi-Fi როუტერის ზომისაა და აგროვებს მონაცემებს პასიურად, რადიოსიგნალების გამოყენებით, რომლებიც აისახება პაციენტის სხეულზე გაჯეტის ტარების საჭიროების გარეშე. ერთ-ერთმა მაგალითმა აჩვენა, რომ ამ ტიპის მოწყობილობა შეიძლება გამოვიყენოთ, რათა ძილის დროს, ადამიანის სუნთქვის მიხედვით, გამოვავლინოთ პარკინსონის დაავადება.

ამრიგად, სმარტფონებს, რომლებიც შეტყობინებების გაგზავნიდან დაწყებული, ენების სწავლითა და ნაბიჯებისა თუ კალორიების დათვლით დამთავრებული, უამრავი დავალების შესასრულებლად ვიყენებთ, მალე ახალი ფუნქცია — მოსახლეობის სიკვდილიანობის მაჩვენებლის პროგნოზირება — დაემატება.