За состоянием здоровья австралийских военных вскоре можно будет следить с помощью данных, собираемых умными часами и носимыми устройствами, и анализировать их с помощью алгоритма машинного обучения. В рамках нового проекта планируется использовать такие данные для обнаружения биологических и химических угроз, с которыми военнослужащие сталкиваются при исполнении служебных обязанностей.
Носимые устройства, такие как фитнес-трекеры и умные часы, собирают различные данные о здоровье, включая физическую активность, частоту сердечных сокращений, уровень кислорода в крови, кровяное давление, сон и температура кожи. Теперь ученые хотят использовать эти данные для обеспечения здоровья военнослужащих Австралии.
Исследователи из Университета Южной Австралии (Uni SA) возглавляют проект, чтобы определить, могут ли данные о состоянии здоровья, собранные с помощью умных часов и носимых устройств, дать войскам преимущество в защите от биологических и химических угроз. Они объединились с Министерством обороны Австралии, Insight Via Artificial Intelligence и Университетом Аделаиды.
Способность этих устройств непрерывно следить за здоровьем — вот что побудило исследователей рассматривать их как потенциальный способ обеспечения здоровья военнослужащих. Это также привело к проблеме стоимости, поскольку традиционные методы проверки на инфекции являются дорогостоящими и трудоемкими.
«Большинство диагностических методов включают забор крови или носовой жидкости для выявления патогенов, вызывающих инфекции», — сказала Шивон Бэнкс, ведущий исследователь из Uni SA. «Этот подход является дорогостоящим, трудоемким и требует лаборатории для анализа. Потребительские носимые устройства непрерывно измеряют жизненно важные показатели, включая частоту сердечных сокращений, температуру кожи и сон, создавая огромные наборы данных для каждого человека. Изменения этих параметров происходят очень быстро после заражения как часть иммунного ответа».
Поскольку изменения показателей жизнедеятельности, указывающие на инфекцию, происходят до появления симптомов, исследователи говорят, что они могут использовать данные для более быстрого лечения инфекции.
«Что, если бы мы могли использовать эти пассивно записанные данные для обнаружения самых ранних молекулярных и клеточных физиологических событий, вызванных воздействием патогенов, даже до активного заражения?» Бэнкс сказал.
Исследователи планируют разработать алгоритм машинного обучения для выявления ранних признаков заражения на основе данных, собранных устройствами. В проекте будет использоваться облачный сервис, который подключается к носимым устройствам. и приложение для смартфона. Алгоритм распознает неправильные показания и группирует людей на основе профиля их здоровья.
Исследователи говорят, что помимо обеспечения пригодности военнослужащих к службе, собранная информация будет особенно полезна в раннее обнаружение воздействия биологического или химического оружия.
