Конкретные изменения в наших моделях движений могут быть индикаторами нескольких проблем со здоровьем: например, снижение силы часто коррелирует с риском падений, легкими когнитивными нарушениями, депрессией, проблемами со сном, проблемами с дыханием, сердечными аритмиями и усилением слабости миокарда или ухудшением течения COVID-19. -19 инфекция. У пожилых людей систематическое выявление таких изменений может помочь выявить хронические заболевания, такие как деменция, болезнь Паркинсона или болезни сердца, на ранней стадии. Эти возрастные проблемы со здоровьем часто обнаруживаются поздно, и их прогрессирование обычно трудно объективно оценить.
Междисциплинарная исследовательская группа под руководством Тобиаса Нефа из Центра биомедицинских инженерных исследований ARTORG и почетного профессора кардиологии Хьюго Санера из Университета Берна и университетской больницы Берна теперь показывает, как крупномасштабный мониторинг здоровья на основе датчиков может решить эти проблемы . . Исследователи объединили различные модели повседневной активности и поведения, измеренные датчиками в домах пожилых участников исследования, помогая им создать общую картину.
«Мы использовали бесконтактные датчики дома, чтобы создать обширную коллекцию цифровых показателей, которые охватывают широкие аспекты повседневной жизни, поведения и физиологии, чтобы выявить риски для здоровья пожилых людей на ранней стадии», — объясняет первый автор исследования и постдокторант. исследователь доктор Нараян Шютц. Это может способствовать раннему выявлению, а также способствовать разработке персонализированных методов лечения и исследованиям новых терапевтических подходов и лекарств. Исследование было опубликовано в npj Digital Medicine .
Надежная система, принятая пожилыми людьми
Первоначально исследователи собрали 1268 параметров здоровья, используя датчики невзаимодействия, специально предназначенные для пожилых людей. Развернутая система состоит из простых бесконтактных датчиков движения в каждой комнате, датчика кровати под матрасом и дверных датчиков на входной двери и на холодильнике. Подключенная к базовой станции система анализирует зарегистрированные сигналы движения и может информировать родственников или центр тревоги в случае возникновения проблем или чрезвычайных ситуаций, например, когда человек не возвращается в постель ночью. Затем исследователи оценили собранные таким образом данные, используя подходы машинного обучения.
«Мы смогли показать, что такой системный подход — в отличие от обычного использования нескольких показателей здоровья — позволяет на удивление хорошо выявлять возрастные проблемы со здоровьем, такие как когнитивные нарушения, риск падения или слабость», — говорит Тобиас Неф, профессор. геронтехнологии и реабилитации в центре АРТОРГ и соавтор исследования.
По сравнению с носимыми устройствами этот подход к домашнему мониторингу на основе датчиков был хорошо воспринят пожилыми людьми. Как доказала междисциплинарная исследовательская группа под руководством Тобиаса Нефа и Хьюго Санера в ходе более чем десятилетнего научного сотрудничества в области компьютерных наук, поведенческих исследований и медицины, пожилые испытуемые в Швейцарии сочли повседневную работу с мобильными устройствами довольно обременительной и некоторые вообще не могли с ними справиться из-за ловкости или когнитивных проблем. В частности, пожилые люди старше 80 лет явно предпочитали систему нулевого взаимодействия, подобную той, которая использовалась в исследовании.
Кроме того, приоритетное внимание уделяется защите данных и конфиденциальности. «Для обеспечения конфиденциальности и защиты данных на техническом уровне применяются самые высокие швейцарские и европейские стандарты безопасности медицинских данных», — говорит Нараян Шютц. Для обеспечения конфиденциальности развернутые датчики также не записывают звук или видео, и их установка является полностью добровольной — оба аспекта, которые оценили участники исследования.
Большой потенциал
Оценка и сочетание большого количества ежедневных данных о состоянии здоровья также дает возможность определить возможные новые цифровые биомаркеры, связанные со старением: «Например, мы обнаружили признаки того, что риск падения может значительно зависеть от определенных параметров сна», — объясняет Тобиас Неф.
Профессор Хьюго Санер, который отвечал за сбор клинических данных и является соавтором исследования, оценивает клиническую значимость результатов: «Такая система знаменует собой веху в раннем выявлении ухудшения здоровья пожилых людей, живущих в пожилом возрасте в одиночестве. Мы предполагаем, что это может внести значительный вклад в то, чтобы пожилые люди могли как можно дольше жить дома, отсрочив госпитализацию и перевод в учреждения престарелых или, в лучшем случае, даже избегая их».
По мнению исследователей, лучшее раннее выявление и персонализированное лечение типичных заболеваний пожилого возраста не только помогут пожилым людям улучшить здоровье, но и снизят расходы на здравоохранение.
