(文章来源:亿媒评论)
植入动物的传感器的意外发现(一种称为生物测井的做法)应引起可穿戴传感器如何用于促进人类健康的巨大变化。
这是由美国麻省理工学院,沙特阿拉伯阿卜杜拉国王科技大学以及西班牙和澳大利亚其他国家的国际科学家团队得出的结论,该观点发表在ACS Sensors 杂志上。该组织说,动物已经装有传感器,只能测量一种或两种行为,但科学家们已经对其他许多习惯获得了戏剧性且无法预料的见解。
颚式传感器就是一个很好的例子。对于刚开始使用的这种微型装置,它已经植入了企鹅,海狮和海豚中,似乎只能知道下颚是向上还是向下移动。
但是,通过深入研究信号的大小和频率,科学家们得出了动物咀嚼,吞咽或捕获猎物的时间。他们还知道吃多少食物,喂什么食物。如果您对北方凤冠企鹅的味觉习惯感兴趣,那么这很好而且很花哨。但是科学家认为,这对于新兴的可穿戴健康监控科学也至关重要,这不仅因为我们大多数人已经启用了传感器。
“在2018年,大约有30亿人拥有智能手机,实际上已经使用了一部分传感器进行了标记,”迈克尔·李(Michael Lee)和合著者写道。
研究人员已经使用智能手机的轻敲行为来预测帕金森氏病,分析了文本和电子邮件数据来检测沮丧的言语,甚至使用摄像头通过观察手指的肤色变化来测量心率。这些都是惊人的进步,但其中许多来自非常专注于数据的研究。作者认为,这是一种方法,可以从稍微僵化一些和放任一些自由中受益。
他们称其理论为“部分编码假设”。这个想法是,传感器将人类几乎所有发生的事情都部分吸收,就像海狮的下颚运动“部分编码”海狮的猎物一样。作者问道:“您的日常活动,所采取的步骤的速度和数量在多大程度上“部分编码”了您的健康指标(例如血糖或癌症风险)?”
但是要钉住海狮的首选菜,您还需要知道它是食肉动物,食草动物还是杂食动物。同样,为了将人类的健康点连接起来,科学家将需要开始结合不同的,或作者称之为“正交”数据集的组合-最初不怀疑链接的数据集。
他们写道:“想象一下简单的设备,这些设备会夹在衣服上,让我们知道我们的饮食习惯,社交互动,呼吸,睡眠-唤醒周期,心率和氧气水平。”结合电话位置数据,污染水平和您的病史,可以测量出哮喘或心脏病发作的风险,这并非不可想象。
当然,这些是我们在大数据和深度学习时代的理想问题,在这里,可以拖曳大量的传感器数据来精确地找到那些类型的连接。随着设备在物联网中的连接,这一过程只会变得越来越容易。作者建议,随着“ 联系的人 ”成为该网络的核心部分,它甚至可能会获得一个新的名字。
他们总结道:“如果我们仔细考虑机器/有机体的接口,那么将这种物联网转变为健康的互联网将使所有人受益,而不论人的腿或鳍。”
(责任编辑:fqj)
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