Nieuw algoritme 'verhoogt de nauwkeurigheid' van fysieke activiteiten apps


Nieuw algoritme 'verhoogt de nauwkeurigheid' van fysieke activiteiten apps

Er zijn veel mobiele telefoonapplicaties die uw fysieke activiteit volgen. Deze zijn handig, niet alleen voor je eigen gevoel van prestatie, maar ook voor artsen die naar deze apps kijken om de beweging van een patiënt te volgen en op maat gemaakte behandelingen te ontwikkelen. Nu hebben onderzoekers een manier gemaakt om deze apps nog nauwkeuriger te maken.

Een team van de Northwestern University in Chicago en Evanston zegt dat eerder onderzoek rond fysieke activiteiten apps heeft aangetoond dat de meerderheid van de mensen die ze gebruiken, hun mobiele telefoons in een tas, een tas of een zak dragen of ze aan een riem bevestigen.

Maar de onderzoekers merken op dat de locatie van de telefoon een belangrijke impact kan hebben op hoe goed de app de beweging van een persoon kan opnemen.

Daarom hebben ze een computer algoritme gecreëerd dat kan worden gebruikt in combinatie met een fysieke activiteit app die de locatie van een mobiele telefoon gedurende de dag kan voorspellen met 'bijna perfecte nauwkeurigheid'.

"De meeste vrouwen dragen hun telefoons in een portemonnee. Sommige mensen dragen hun laars op hun gordel of in hun hand." Wij kunnen veranderen waar we ook onze telefoon doorheen de dag dragen ", zegt de eerste auteur Stephen Antos, van de McCormick School of Engineering en Toegepaste Wetenschappen aan de Northwestern University.

"We wilden dit probleem oplossen en een manier vinden om deze trackers zo nauwkeurig mogelijk te maken, ongeacht waar u uw telefoon draagt."

Algoritme 'detecteert second-to-second activiteit nauwkeurig'

Om het algoritme te creëren, werkten onderzoekers 12 gezonde deelnemers aan die nodig waren om een ​​reeks lichamelijke activiteiten uit te voeren, waaronder wandelen, zitten en staan.

Tijdens deze activiteiten droegen de deelnemers slimme telefoons op verschillende locaties - in hun tas, rugzak, riem, hand of zak. Dezezelfde methode werd ook toegepast op twee mensen die de ziekte van Parkinson hadden.

De gegevens uit dit experiment werden vervolgens gebruikt om een ​​computeralgoritme te "trainen" om te voorspellen waar een persoon hun mobiele telefoon draagt, en daaruit kon hij fysieke activiteit "second-to-second" succesvol detecteren.

Commentaar op de bevindingen, gepubliceerd in de Journal of Neuroscience Methods , Hoofdonderzoeker Konrad Kording, van de Northwestern University Feinburg School of Medicine, zegt:

Hoewel het wel waar is dat slimme telefoonactiviteit trackers het meest nauwkeurig zijn wanneer de telefoon in de zak of op een riem geplaatst wordt, met dit algoritme kunnen we een schatting geven van de fout die verband houdt met andere locaties waar de telefoon wordt gedragen.

De onderzoekers merken op dat dit algoritme zonder aarzeling op patiëntenpopulaties kan worden toegepast, en Kording is van oordeel dat in de toekomst slimme telefoonapplicaties een belangrijke rol zullen spelen in het helpen van onze gezondheid.

"Ik denk dat we apps hebben die op slimme telefoons draaien, die precies weten wat we actief doen, en zullen ons waarschuwen voor ziekten voordat we zelfs weten dat we die ziekten hebben", zegt hij.

"In de toekomst zullen telefoons een grote rol hebben in het motiveren van mensen naar gedrag dat goed is voor hun gezondheid."

Medical-Diag.com Onlangs gerapporteerd over de oprichting van een nieuwe smartphone microscoop die virussen en materiaal minder dan een duizendste breedte van een menselijk haar kan detecteren.

The game that can give you 10 extra years of life | Jane McGonigal (Video Medische En Professionele 2019).

Sectie Kwesties Op De Geneeskunde: Medische praktijk