05:00 
Исследователи Университета Аризоны из лаборатории Гутруфа разработали удобное и простое в использовании носимое устройство, которое включает в себя искусственный интеллект для обнаружения едва заметных предупреждающих признаков слабости, что означает скачок вперед в уходе за пожилыми людьми.
"Нынешняя модель ухода отстает", - сказал Филипп Гутруф, заместитель руководителя отдела биомедицинской инженерии и старший автор исследования. «Прямо сейчас мы часто ждем падения или госпитализации, прежде чем оценивать слабость пациента. Мы хотели сменить парадигму с реактивной на превентивную».
В исследовании проекта, опубликованном в Nature Communications 20 декабря, представлен мягкий сетчатый рукав, который носят вокруг нижней части бедра, который отслеживает и анализирует ускорение ног, симметрию и вариативность шага.
Слабость, которая указывает на большую предрасположенность к падениям, инвалидность. По данным исследования 2015 года, опубликованного в Journals of Gerontology, от госпитализации страдают 15% жителей США в возрасте 65 лет и старше.
«Это устройство позволяет врачам вмешаться на ранней стадии, потенциально предотвращая дорогостоящие и опасные последствия», — сказал Гутруф.
Форма и функция определяют дизайн
Последние семь лет доцент провел в Университете штата Аравия, разрабатывая технологию, которая контролирует биомаркеры. В мае его лаборатория опубликовала исследование безклеевого носимого устройства, которое измеряет водяной пар и кожные газы для отслеживания признаков стресса.
Адаптируя и расширяя эту технологию, напечатанный на 3D-принтере рукав шириной примерно два дюйма, снабженный крошечными датчиками, «создан, чтобы быть невидимым», — сказал Гутруф.
Чука одновременно записывает и анализирует движения пользователя, а также производит анализ искусственного интеллекта. Поскольку устройство отправляет только результаты, а не реальные сотни часов записанных данных, передача сокращается на 99% и отпадает необходимость в высокоскоростном Интернете. Результаты передаются через Bluetooth на смарт-устройство. А возможности беспроводной зарядки на большие расстояния освобождают пользователя от необходимости подключать устройство или заменять батарею.
"Непрерывный высокоточный мониторинг создает огромные наборы данных, которые обычно разряжают батарею в течение нескольких часов и требуют интенсивного подключения к Интернету для загрузки. Мы решили эту проблему с помощью Edge AI", - сказал Кевин Каспер, ведущий автор исследования и докторант биомедицинской инженерии.
Технология с поддержкой ИИ является "идеальным решением для удаленного мониторинга пациентов в сельской местности или в сельской местности". сообщества с ограниченными ресурсами", - добавил он.
"Мы фактически размещаем лабораторию на пациентах, независимо от того, где они живут".
