IBM Research spricht über die Entwicklung eines tragbaren Nagelsensors als Prototyp, mit dessen Hilfe die Symptome und das Fortschreiten von Krankheiten im Zusammenhang mit Bewegungsstörungen und mehr analysiert und verfolgt werden können.
Die Daten eines Parameters wie der Kompressionskraft, mit der die Finger einer Person für medizinische Zwecke auf Objekte einwirken, sind für die analytische Verwendung bei einer Vielzahl menschlicher Krankheiten sehr nützlich.
Das Echtzeit-Datenarray kann dann verwendet werden, um die Wirksamkeit der Arzneimittelverabreichung bei Parkinson-Patienten, das Ausmaß der kognitiven Beeinträchtigung bei Schizophrenie, die Überwachung des Herz-Kreislauf-Zustands und die Diagnose der Todesursachen aufgrund von Alterskrankheiten zu analysieren.
Bei IBM Research besteht eine der Hauptforschungsaufgaben darin, die fortschreitenden Auswirkungen von Krankheiten auf den allgemeinen Gesundheitszustand unter Verwendung der modernen digitalen Umgebung sowie die KI (im Folgenden als künstliche Intelligenz bezeichnet) durch Analyse einer großen Menge von Daten, die in erhalten wurden, besser zu verstehen Für medizinische Zwecke kann es schmerzlos den aktuellen Zustand bestimmter Parameter des menschlichen Körpers in seiner natürlichen Umgebung untersuchen, potenziell kritische Indikatoren anzeigen und Optionen für den Fortschritt vorhersagen Patienten den richtigen Vektor für die weitere Behandlung zu verstehen.
In einer
neuen Studie, die in der Zeitschrift Scientific Reports veröffentlicht wurde, beschreibt das IBM Research-Team ausführlich den ersten Prototyp seiner Art, den „drahtlosen Nagelsensor“, der bei der Echtzeitsteuerung einiger Parameter hilft, die in direktem Zusammenhang mit der menschlichen Gesundheit stehen.
Das tragbare drahtlose Gerät misst kontinuierlich Daten über den aktuellen Druck, die Biegung und die Bewegung der Elemente des Nagels einer Person, die Schlüsselindikatoren für die Bestimmung des Erfassungskraftparameters sind.
Dieses Projekt begann mit Versuchen, einige der Statusdaten für Patienten mit Parkinson-Krankheit digital zu analysieren. Aber sofort gab es Schwierigkeiten bei der Datenerfassung.
Da die Kontrollgruppe der Patienten, von denen die meisten älter sind, analysiert und quantifiziert werden musste, wurde die Situation durch die Tatsache verschärft, dass in solchen Altersgruppen die Probleme des Staates und das Abrufen von Daten von der Haut sehr schwierig sind, da die Haut der Patienten oft dünn, locker und schlaff ist .
Eine der Methoden zur Messung des Fortschreitens der Parkinson-Krankheit besteht darin, einen Sensorkomplex mit der Haut des Patienten zu verbinden, der dann Parameter wie Bewegung von Körperteilen, Muskelkontraktionen, Nervenzellaktivität und Änderungen der Schweißdrüsenaktivität aufzeichnet, um die Intensität des emotionalen Zustands einer Person zu analysieren.
Leider führt das direkte Anschließen solcher Sensoren an viele ältere Patienten bei vielen älteren Patienten häufig zu Beschwerden und anderen negativen medizinischen Problemen, einschließlich Infektionen.
Hier wurde eine neue Lösung benötigt, um die Sensoren zu platzieren (oder sogar einen, aber komplexen Sensor, wie es später geschah). Wir haben uns also die Verwendung eines Nagelsensors mit einem speziellen Design ausgedacht und können nun sein Potenzial in der Realität nutzen.
Wir interagieren den ganzen Tag über mit Tausenden von Objekten, verwenden fast ständig unsere Hände. Eine Vielzahl von Daten, wie z. B. taktile Empfindungen von Druck, Temperatur, Oberflächentextur und vielem mehr, können jetzt digitalisiert und analysiert werden.
Unser Team erkannte, dass es jetzt möglich sein wird, digitale Signale darüber zu empfangen, wie sich die Nägel tagsüber verbiegen, wenn wir mit unseren Fingern mit der Umgebung interagieren und künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen weiter nutzen, um ein Analyseprogramm zu implementieren und Kontrolle vieler humanmedizinischer Indikatoren, die aus diesen Daten abgeleitet wurden.
Eine der Funktionen menschlicher Nägel besteht darin, die Fingerspitze auf das manipulierte Objekt zu fokussieren. Es stellt sich heraus, dass sich unsere Nägel ständig unmerklich verformen, verbiegen und stereotypen Bewegungen unterliegen, wenn wir mit den Fingern nach Gegenständen greifen und selbst wenn wir unsere Finger beugen und lösen.
Diese Verformung liegt normalerweise in der Größenordnung von einem Mikrometer und ist mit bloßem Auge nicht sichtbar. Es kann jedoch ganz einfach mit einer richtig konfigurierten Anordnung von Dehnungsmessstreifen erkannt werden.
Beispielsweise hat ein typisches menschliches Haar einen Durchmesser von 50 bis 100 Mikrometer, und ein rotes Blutkörperchen hat typischerweise eine Breite von weniger als 10 Mikrometer.
Da der menschliche Nagel sehr langlebig ist, haben wir uns entschlossen, das Sensorsystem unseres Sensors direkt auf den Nagel zu kleben, ohne uns über Probleme Gedanken machen zu müssen, die zuvor bei der Befestigung der Sensoren an der Haut aufgetreten sind.
Unsere Experimente mit einem Dynamometer haben gezeigt, dass wir ein ausreichend stabiles Signal von der Nageloberfläche erhalten können, um die Daten zur Griffkraft für verschiedene Arten von Fingerbewegungen weiter zu analysieren.
Wir haben auch festgestellt, dass selbst subtile Fingerbewegungen anhand von Nagelverformungsdaten analysiert werden können.
Wir konnten zwischen typischen täglichen Aktivitäten wie Pronation (Rotationsbewegung der Gliedmaßen) und Supination (Rotationsbewegung der Gliedmaßen) wie Drehen des Schlüssels, Öffnen des Türgriffs oder Verwenden eines Schraubenziehers unterscheiden.
Ein noch subtilerer Punkt unserer Softwareentwicklung ist die Analyse und Aufzeichnung von Fingerbewegungen während des Schreibens. Wir haben das neuronale Netzwerk trainiert und eine Genauigkeit von 94% beim Erkennen der Zahlen erreicht, die mit dem Finger geschrieben wurden, auf dem sich der Sensor befindet.
Tatsächlich besteht unser System aus einer Reihe von Mikro-Dehnungsmessstreifen, die an der Oberfläche des Nagels angebracht sind, einem kleinen Computer, der Dehnungswerte von Sensoren in Echtzeit misst, Beschleunigungsmesserdaten sammelt und die empfangenen Daten mit Smartwatches oder anderen drahtlosen Geräten austauscht.
Das Analyseprogramm verwendet auch Modelle des maschinellen Lernens, um das Auftreten eines Zustands von Bradykinesie, Tremor und Dyskinesie zu bewerten, die Symptome der Parkinson-Krankheit sind.
So haben wir digitale Daten von unseren Fingerspitzen erhalten und eine neue Anwendung für unsere Nägel gefunden, die ihre subtilen Bewegungen und Änderungen in ihren Parametern erkennt und charakterisiert.
Unsere Entwicklung wird dazu beitragen, die Entwicklung einer Vielzahl von Krankheiten zu erkennen, und es wird auch möglich sein, die Wirksamkeit der angewandten Behandlungsmethoden zu bewerten, mit denen diese Zustände verlangsamt werden sollen.
Die weitere Verwendung von Systemen, die auf solchen Nagelsensoren basieren, wird als Inspirationsquelle für das Anfangsstadium der Erfindung eines Kommunikationsgeräts für Patienten mit Lähmungen von vier Gliedmaßen dienen, die einst die paralytische Kommunikation unterstützen könnten.
