由澳大利亞神經(jīng)科學(xué)研究所 (NeuRA) 和新南威爾士大學(xué)悉尼分校的研究人員編寫的一種新算法可以幫助促進(jìn)老年人和高危人群的健康。通過與智能手表等可穿戴技術(shù)設(shè)備配對，Watch Walk 算法可提供對步行穩(wěn)定性和速度的準(zhǔn)確測量，并可能在未來用于提供有關(guān)如何提高個人步行穩(wěn)定性以降低風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時反饋下降。
跌倒是澳大利亞最嚴(yán)重的健康和經(jīng)濟(jì)問題之一，大約 30% 的 65 歲以上成年人每年至少經(jīng)歷一次跌倒。2020 年，老年人跌倒損傷的治療費(fèi)用為 23 億美元。
在一項(xiàng)由 NeuRA 和 UNSW Medicine & Health 的研究人員領(lǐng)導(dǎo)并發(fā)表在《科學(xué)報(bào)告》上的兩階段研究中，101 名年齡在 19 至 81 歲之間的參與者佩戴了手腕傳感器，并記錄了他們在家中除了走路和跑步之外的特定動作。實(shí)驗(yàn)室環(huán)境。然后，研究人員使用生成的數(shù)據(jù)創(chuàng)建了一種數(shù)字步態(tài)生物標(biāo)志物算法，該算法可以結(jié)合實(shí)驗(yàn)室評估的數(shù)據(jù)和真實(shí)世界的數(shù)據(jù)，更準(zhǔn)確地測量步態(tài)質(zhì)量。
在研究的第二階段，數(shù)字步態(tài)生物標(biāo)志物的有效性對來自英國生物銀行數(shù)據(jù)庫的 78,822 名參與者進(jìn)行了測試。要求 46 至 77 歲的參與者在慣用手腕上佩戴設(shè)備 7 天，然后將總共 11,6 個 4 秒的運(yùn)動記錄分類為“步行”、“跑步”、“靜止”或“未指定手臂”活動。Watch Walk 算法被發(fā)現(xiàn)可以高精度地測量這些活動(分別為 93%、98%、86% 和 74%)。
評估真實(shí)環(huán)境中的步態(tài)
數(shù)字步態(tài)生物標(biāo)志物是對個體步態(tài)方面的定量測量，例如姿勢、節(jié)奏、步行速度和步幅長度，可提供對整體健康、功能衰退的洞察，并且通?？梢灶A(yù)測他們跌倒的可能性。然而，傳統(tǒng)數(shù)字步態(tài)生物標(biāo)志物測量的局限性在于它們通常適用于在跑步機(jī)和固定長度的人行道上行走，并且不能準(zhǔn)確評估現(xiàn)實(shí)環(huán)境中步行活動的步態(tài)。
勞埃德·陳博士NeuRA 和 UNSW Medicine & Health 的候選人，也是該論文的主要作者之一，他說這是測量步態(tài)質(zhì)量的算法第一次在現(xiàn)實(shí)世界環(huán)境中得到廣泛測試，并將在商業(yè)上可用。
“我們知道人們走路的方式可以預(yù)測他們的健康狀況。例如，走得更慢、不頻繁、步幅更小或距離更短的人通常更容易跌倒。我們的目標(biāo)是通過以下方式獲取這些數(shù)據(jù)研究個人在日常生活中的自然行走方式，然后在超過 70,000 人身上進(jìn)行廣泛測試，”他說。
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