Nuolat stebint žmogaus pulsą galima gauti reikšmingos medicininės informacijos, pvz., širdies susitraukimų dažnio ir netiesiogiai kraujospūdžio. Tačiau pulso bangos gali labai skirtis kiekvienam žmogui ir net tame pačiame asmenyje skirtingu paros metu ir skirtingos veiklos metu. Dėl šių skirtumų dabartiniams nešiojamiems pulso jutikliams sunku tiksliai įrašyti naudingus duomenis, o tai ypač problemiška tiems, kurie serga širdies ir kraujagyslių ligomis arba turi didelės tų ligų rizikos veiksnių.
Siekdama išspręsti šią problemą, Penn State mokslininkų vadovaujama komanda pirmiausia pažvelgė ne į ateitį, o atgal – į tradicinės kinų medicinos pulso stebėjimo principus, pirmą kartą aprašytus daugiau nei prieš 3000 metų. Remdamiesi šiais principais, mokslininkai sukūrė slėgio jutimo platformą, kad nustatytų optimalų pulso signalą, kurį jie derino su mašininio mokymosi modeliu, kad taip pat prognozuotų kraujospūdį. Jie paskelbė savo rezultatus m Pažangios medžiagos.
„Tradicinėje kinų medicinoje gydytojai matavo pulsą trijose riešo padėtyse: cun, guan ir chi,” sakė bendraautorius korespondentas Huanyu „Laris” Chengas, Jamesas L. Hendersonas, jaunesnysis Peno valstijos inžinerijos mokslo ir mechanikos docentas. „Tirdami riešą trimis pirštais trijose vietose, jie padidindavo spaudimą pulsui matuoti nuo seklios iki šiek tiek gilesnės. Tai leistų tiksliau nuskaityti pulso signalus, neatsižvelgiant į tai, ar asmuo, pavyzdžiui, turi aktyvią ar sėdimą dieną.”
Chengas teigė, kad į nešiojamo sveikatos monitoriaus dizainą jie įtraukė šias dvi koncepcijas – prisitaikantį spaudimą ir kelias vietas ant riešo. Tyrėjai naudojo 3D spausdinimą, kad atspausdintų jutiklių masyvą – vieną įrenginį su keliais jutikliais. Šis metodas leidžia jiems išspręsti duomenų, gautų iš vieno riešo taško, problemą ir geriau rinkti duomenis iš kelių riešo vietų ir keliuose gyliuose.
„Jutiklių matrica yra visiškai atspausdinta ir todėl, kad tai pigiau nei tradiciniai jutiklio surinkimo būdai, ir todėl, kad jutiklio matrica yra lengviau manipuliuoti, todėl jis yra geriau nešiojamasis įrenginys,” Cheng sakė, paaiškindamas, kad visiškai išspausdinę įrenginį, mokslininkai gali greitai prototipuoti individualizuotą slėgio jutiklio matricą. „Slėgio jutiklio matrica taip pat sukuria 3D impulsų informacijos žemėlapį per tam tikrą laiką.”
Tada komanda integravo jutiklių masyvą su mašininio mokymosi modeliu, kad tiksliai prognozuotų kitą sveikatos stebėjimo informaciją, pavyzdžiui, kraujospūdį, sakė mokslininkai.
„Naudodami mašininio mokymosi algoritmą, galime numatyti kraujospūdį pagal skirtingas sistolinio, diastolinio ir vidutinio arterinio kraujospūdžio vertes, visa tai iš 3D pulso kartografavimo,” sakė bendraautorius Libo Gao, Siameno universiteto docentas.
Tyrėjai teigė, kad planuoja toliau kurti savo įrenginį ir jo integraciją su mašininiu mokymusi, tikėdamiesi, kad šis metodas padės pagerinti sveikatos priežiūros stebėjimą ateityje.