Ученые из Тель-Авивского университета разработали датчик, который может измерять длину шага человека в естественных условиях. Это позволит отслеживать динамику старения и заболеваний.

Возможно, вы замечали, что человек, когда стареет, начинает семенить, то есть сокращается длина его шага. На самом деле это неслучайно. Длина шага – важный маркер старения и развития нейродегенеративных заболеваний, таких как болезни Паркинсона и Альцгеймера.

Если у врачей будет информация о длине шага пациента, они смогут отслеживать динамику заболеваний и действие лекарств. Но измерить среднюю длину шага человека в естественных условиях непросто.

Ученые из Тель-Авивского университета провели исследование, в ходе которого была разработана модель на основе машинного обучения для точной оценки длины шага. ИИ-модель может быть интегрирована в устройство, которое крепится на поясе и позволяет вести непрерывный мониторинг длины шагов в естественной жизни человека.

Профессор Хаусдорф, эксперт в области ходьбы, старения и неврологии, объясняет: «Длина шага очень чувствительная и неинвазивная мера для оценки широкого спектра состояний и заболеваний, включая старение, ухудшение самочувствия в результате неврологических и нейродегенеративных заболеваний, снижение когнитивных способностей при болезней Альцгеймера и Паркинсона или рассеянном склерозе. Сегодня принято измерять длину шага с помощью устройств, имеющихся только в специализированных лабораториях и клиниках, а это не совсем то, что нужно».

Хаусдорф говорит, что лабораторные тесты точны, но они дают только один снимок ходьбы человека, который, как правило, не отражает реальное положение дел. На повседневную ходьбу могут влиять усталость, настроение, лекарства. Чтобы оценить состояние пациента, измеряя длину его шага, нужен круглосуточный мониторинг в естественных условиях.

Ученые разработали устройство для такого мониторинга и ИИ-модель оценки длины шага. На поясе были размещены инерциальные датчики, а ИИ-модель была обучена оценивать длину шага по информации, которую эти датчики собирают.

Исследователи добились точности измерения до 5 см – это порог, известный в профессиональной литературе как минимальное различие, имеющее клиническое значение.

Профессор Хаусдорф отмечает: «Эти данные позволяют осуществлять непрерывный, удаленный и долгосрочный мониторинг состояния пациента, и могут использоваться в клинических испытаниях для изучения эффективности лекарств. Мы изучаем, можно ли разработать аналогичные модели на основе данных с датчиков в умных часах, что еще больше повысит комфорт пациента и упростит диагностику».