On paljon menetelmiä, joilla pyritään matemaattisesti määrittämään täsmälleen kuinka terveellinen henkilö on. Asiat, kuten lepopulssin nopeus, verenpaine sekä veren hapetus ovat melko yksinkertaisia määrittämään sekä voidaan hyödyntää ennakoimaan erilaisia kliinisiä tuloksia. Kuitenkin yksi et ehkä ole ajatellut on kävelyn nopeus tai nopeus, jolla henkilö kävelee. Se muuttuu, että kävelyn nopeus on elinkelpoinen menetelmä ennakoida monenlaisten olosuhteiden, kuten kongestiivisen sydämen vajaatoiminnan tai kroonisen häiritsevän keuhkosairauden alkamista. Se osoittautuu, koska ihmiset päätyivät sairastuneiksi, vanhuksille tai vammaisiksi, heillä on taipumus kävellä hitaammin – aivan kuten Bit Riflemen suosikki RTS, kun heidän terveydenhuollon menetelmä punaisella. Kuitenkin miten tämä määrittää tämän? Mit’s Csail on tehostanut menetelmää kävetönopeuden määrittämiseksi kokonaan langattomasti.
Voit tarkistaa paperin täällä (PDF). Wige-gadget lähettää pienen sähköisen radiosignaalin sekä mittaa heijastuksia määrittämään henkilön paikka ajan mittaan. Pelkästään tämä ei kuitenkaan riitä – on tärkeää mitata kävelynopeutta nimenomaan estämään vääriä positiivisia, joita henkilö ei vain liikkuu esimerkiksi television katselun aikana. Algoritmeja hyödynnetään erottamaan kävelytoimintaa datajoukosta, mikä mahdollistaa gadgetin istumaan taustalla, tallennuksen kävellä nopeusdata ilman mitään yksittäistä vuorovaikutusta tarvitaan.
Tämäntyyppinen passiivinen seuranta voi olla erinomaiset sovellukset hoitokodeissa, joissa henkilöstöllä on huomattava määrä potilaita valvomaan. Se mahdollistaisi kliinisesti asianmukaisten tietojen keräämisen ilman minkäänlaista ihmisen väliintuloa koskevaa vaatimusta; Gadget saattaa vain varoittaa henkilöstöä, kun potilaan kävelykuvio on osoitus suuremmasta ongelmasta.
Näemme erinomaista terveys- ja hyvinvointitutkimustutkimusta täällä Hackaday – kuten tämä avoimen lähdekoodin EKG. Video tauon jälkeen.