يتحدث IBM Research عن تطوير مستشعر مسمار يمكن ارتداؤه أوليًا يساعد على تحليل وتتبع الأعراض وتطور الأمراض المرتبطة باضطرابات الحركة وأكثر من ذلك.
تعد بيانات معلمة مثل قوة الضغط التي تعمل من خلالها أصابع الشخص على أشياء للأغراض الطبية مفيدة للغاية للاستخدام التحليلي في مجموعة واسعة من الأمراض التي تصيب الإنسان.
يمكن بعد ذلك استخدام مجموعة البيانات في الوقت الفعلي لتحليل فعالية إدارة الدواء لدى الأشخاص المصابين بمرض الشلل الرعاش ، ومستويات الضعف الإدراكي في مرض انفصام الشخصية ، ورصد حالة القلب والأوعية الدموية وتشخيص أسباب الوفيات الناجمة عن أمراض الشيخوخة.
في IBM Research ، تتمثل إحدى المهام البحثية الرئيسية في تحسين فهم التأثير التدريجي للأمراض على الحالة العامة لصحة الإنسان باستخدام البيئة الرقمية الحديثة ، وكذلك كيفية معرفة الذكاء الاصطناعي (المشار إليها فيما يلي باسم الذكاء الاصطناعي) من خلال تحليل كمية كبيرة من البيانات التي تم الحصول عليها في أغراض طبية ، يمكنه دراسة الحالة الحالية لبعض المعلمات للجسم البشري في بيئته الطبيعية ، دون أن يشير إلى مؤشرات حرجة ويتوقع خيارات للتقدم المريض لفهم ناقل الصحيح لمزيد من العلاج.
في
دراسة جديدة نشرت في مجلة Scientific Reports ، يصف فريق IBM Research بالتفصيل أول نموذج من نوعه "حساس الأظافر اللاسلكي" ، والذي يساعد في التحكم في الوقت الفعلي لبعض المعلمات المرتبطة مباشرة بصحة الإنسان.
يقيس الجهاز اللاسلكي القابل للارتداء باستمرار بيانات الضغط الحالي ، والانحناء ، وحركة عناصر مسمار الشخص ، والتي تعد مؤشرات رئيسية لتحديد معامل قوة الالتقاط.
بدأ هذا المشروع بمحاولات لتحليل بعض بيانات الحالة رقميًا للمرضى المصابين بمرض الشلل الرعاش. ولكن على الفور كانت هناك صعوبات عند العمل مع الحصول على البيانات.
نظرًا لأنه كان من الضروري تحليل وقياس المجموعة الضابطة من المرضى ، ومعظمهم من كبار السن ، فقد تفاقم الوضع من خلال هذه الفئات العمرية أن مشكلات الحالة والحصول على البيانات من الجلد صعبة للغاية ، لأن جلد المرضى غالباً ما يكون رقيقًا وسائبًا ومتهتك .
تتمثل إحدى طرق قياس تطور مرض باركنسون في ربط مجموعة من المستشعرات ببشرة المريض ، والتي تسجل بعد ذلك المعلمات مثل حركة أجزاء الجسم وانقباض العضلات ونشاط الخلايا العصبية والتغيرات في نشاط الغدة العرقية ، مما يساعد في تحليل شدة الحالة العاطفية للشخص.
لكن لسوء الحظ ، في كثير من المرضى المسنين ، غالبًا ما يؤدي ربط هذه المستشعرات مباشرة بالبشرة إلى عدم الراحة ومشاكل طبية سلبية أخرى ، بما في ذلك الالتهابات.
هذا هو المكان الذي يلزم فيه حل جديد لوضع المستشعرات (أو حتى مستشعر واحد ، لكن مستشعر معقد ، كما حدث لاحقًا). لذلك ، توصلنا إلى استخدام أداة استشعار الأظافر لتصميم خاص ، والآن يمكننا استخدام إمكاناتها في الواقع.
نتفاعل مع الآلاف من الأشياء على مدار اليوم ، نستخدم أيدينا في جميع الأوقات تقريبًا ، يمكن الآن تحليل رقمنة وتحليلها بمجموعة كبيرة من البيانات ، مثل الأحاسيس اللمسية من الضغط ودرجة الحرارة والملمس السطحي وغير ذلك الكثير.
أدرك فريقنا أنه سيكون من الممكن الآن تلقي إشارات رقمياً حول كيفية ثني الأظافر خلال اليوم ، وعندما نستخدم أصابعنا للتفاعل مع البيئة ، واستخدام الذكاء الاصطناعي وقدرات التعلم الآلي بشكل أكبر ، يمكننا تنفيذ برنامج للتحليل والسيطرة على العديد من المؤشرات الطبية البشرية المستمدة من هذه البيانات.
واحدة من وظائف الأظافر البشرية هي تركيز الإصبع على الكائن المُعالج. اتضح أن أظافيرنا في كل وقت تشوه ، تنحني وتخضع لحركات نمطية عندما نستخدم أصابعنا لالتقاط الأشياء وحتى عند ثني أصابعنا وفكها.
يكون هذا التشوه عادةً بترتيب ميكرون ولا يمكن رؤيته بالعين المجردة. ومع ذلك ، يمكن اكتشافه بكل بساطة باستخدام مجموعة مكونة بشكل صحيح من أجهزة قياس الضغط.
على سبيل المثال ، يبلغ قطر الشعر العادي من 50 إلى 100 ميكرون ، ويبلغ عرض خلايا الدم الحمراء عادة أقل من 10 ميكرون.
نظرًا لأن الظفر البشري دائم للغاية ، فقد قررنا أن نعلق نظام المستشعر الخاص بمستشعرنا مباشرة على الظفر ، دون القلق بشأن أي مشاكل حدثت سابقًا مع توصيل المستشعرات بالجلد.
أظهرت تجاربنا باستخدام مقياس قوة المقياس أنه يمكننا الحصول على إشارة مستقرة بشكل كافٍ من سطح الظفر لتحليل البيانات على قوة المقبض لأنواع مختلفة من حركات الأصابع.
وجدنا أيضًا أنه يمكن تحليل حركات الأصابع الدقيقة من بيانات تشوه الأظافر.
كنا قادرين على التمييز بين الأنشطة اليومية المعتادة التي تشمل النطق (الحركة الدورانية للأطراف) والاستلقاء (الحركة الدورانية للأطراف) ، مثل تدوير المفتاح أو فتح مقبض الباب أو استخدام مفك البراغي.
تتمثل النقطة الأكثر دقة في تطوير برنامجنا في تحليل وتسجيل حركات الأصابع أثناء الكتابة ، حيث قمنا بتدريب الشبكة العصبية وحققنا 94٪ من الدقة في التعرف على الأرقام المكتوبة بالإصبع الذي يوجد عليه المستشعر.
في الواقع ، يتكون نظامنا من مجموعة من مقاييس الضغط الدقيقة المرتبطة بسطح الظفر ، وهو جهاز كمبيوتر صغير يقيس قيم الإجهاد من أجهزة الاستشعار في الوقت الفعلي ، ويجمع بيانات مقياس التسارع ويتبادل البيانات المستلمة مع الساعات الذكية أو الأجهزة اللاسلكية الأخرى.
يستخدم برنامج التحليل أيضًا نماذج للتعلم الآلي لتقييم حدوث حالة من بطء الحركة والهزة وخلل الحركة ، وهي أعراض لمرض الشلل الرعاش.
وبالتالي ، بتلقي البيانات الرقمية من أطراف أصابعنا ، وجدنا تطبيقًا جديدًا لأظافرنا ، حيث نكشف عن حركاتها الدقيقة وتغيراتها في معلماتها وتميزها.
سيساعد تطورنا في اكتشاف تطور عدد كبير من الأمراض ، وسيسمح أيضًا بتقييم فعالية أساليب العلاج المطبقة المصممة لإبطاء هذه الحالات.
سيكون الاستخدام الإضافي للأنظمة التي تعتمد على مستشعرات الأظافر بمثابة مصدر إلهام للمرحلة الأولية من اختراع جهاز اتصال للمرضى الذين يعانون من شلل في أربعة أطراف ، الأمر الذي كان يمكن أن يساعد المشلولين على التواصل.
