Ny algoritme 'øker nøyaktigheten' av fysisk aktivitet apps


Ny algoritme 'øker nøyaktigheten' av fysisk aktivitet apps

Det er mange mobiltelefonapplikasjoner som sporer din fysiske aktivitet. Disse er nyttige, ikke bare for din egen oppfatning, men også for leger som ser på disse appene for å spore pasientens bevegelse og utvikle skreddersydde behandlinger. Nå har forskere opprettet en måte å gjøre disse appene enda mer nøyaktige.

Et team fra Northwestern University i Chicago og Evanston sier at tidligere forskning rundt fysisk aktivitet apps har vist at de fleste mennesker som bruker dem bære sine mobiltelefoner i en veske, veske eller lomme, eller de fester den til et belte.

Men forskerne merker at telefonens plassering kan ha en betydelig innvirkning på hvor godt appen kan plukke opp en persons bevegelse.

Derfor har de opprettet en datalgoritme som kan brukes sammen med en fysisk aktivitet-app som kan "forutsi" plasseringen av en mobiltelefon gjennom dagen med "nær perfekt nøyaktighet".

"De fleste kvinner bærer sine telefoner i en veske. Noen mennesker bærer deres på beltet eller i hånden. Vi kan endre hvor vi bærer vår telefon hele dagen," sier første forfatter Stephen Antos, fra McCormick School of Engineering og Anvendt vitenskap ved Northwestern University.

"Vi ønsket å løse dette problemet og finne en måte å gjøre disse sporene så nøyaktige som mulig, uansett hvor du bærer telefonen din."

Algoritmen "registrerer nøyaktig sekundær aktivitet"

For å skape algoritmen rekrutterte forskere 12 friske deltakere som måtte utføre en rekke fysiske aktiviteter, inkludert å gå, sitte og stå.

Under disse aktivitetene hadde deltagerne smarte telefoner på forskjellige steder - i vesken, ryggen, belte, hånd eller lomme. Den samme metoden ble også brukt på to personer som hadde Parkinsons sykdom.

Dataene fra dette eksperimentet ble da brukt til å "trene" en datalgoritme for å forutsi hvor en person bærer mobiltelefonen sin, og fra dette kunne den med fordel oppdage fysisk aktivitet i andre omgang.

Kommenterer funnene, publisert i Journal of Neuroscience Methods , Hovedforsker Konrad Kording, fra Nordvestuniversitetet Feinburg School of Medicine, sier:

Selv om det fortsatt er sant at smart telefonaktivitetssporere er de mest nøyaktige når telefonen er plassert i lommen eller på et belte, kan vi med denne algoritmen gi et estimat på feil forbundet med andre steder hvor telefonen bæres."

Forskerne merker at denne algoritmen kan brukes til pasientpopulasjoner uten å nøle, og Kording mener at i fremtiden vil smarttelefonapplikasjoner spille en viktig rolle i å hjelpe oss med å håndtere vår helse.

"Jeg tror vi vil ha apps som kjører på smarte telefoner som vil vite nøyaktig hva vi gjør aktivitetsmessige og vil advare oss om sykdommer før vi selv vet at vi har disse sykdommene," sier han.

"I fremtiden vil telefonene ha en viktig rolle i å motivere folk mot atferd som er bra for deres helse."

Medical-Diag.com Nylig rapportert om etableringen av et nytt smarttelefonmikroskop som kan oppdage virus og materiale mindre enn en tusendel bredden av et menneskehår.

Quantum Computers Explained – Limits of Human Technology (Video Medisinsk Og Faglig 2020).

§ Problemer På Medisin: Medisinsk praksis