Ученые из Израиля создали алгоритм машинного обучения, который по данным с небольшого датчика на пояснице определяет длину шага с высокой точностью. Эта информация важна для оценки состояния здоровья, особенно при болезнях Паркинсона и Альцгеймера.
Длина шага — важный показатель здоровья, который позволяет выявить проблемы с опорно-двигательным аппаратом, старение, а также неврологические заболевания, такие как болезнь Паркинсона, болезнь Альцгеймера и рассеянный склероз. Традиционные методы измерения длины шага требуют громоздкого оборудования и проводятся только в специализированных клиниках.
Новая разработка — это носимый датчик, который крепится на поясницу и позволяет непрерывно следить за походкой пациента в его повседневной жизни.
Исследование проводилось учеными из Тель-Авивского университета и медицинского центра Ихилов.
По словам ученых новый метод позволяет проводить точные измерения в естественной среде обитания пациента в течение всего дня с помощью носимого датчика, что поможет фиксировать реальную походку пациента.
Для обучения алгоритма исследователи использовали данные о походке на основе датчиков IMU, а также данные о длине шага, измеренные традиционным способом в предыдущем исследовании, у 472 испытуемых с различными заболеваниями. В результате был создан алгоритм, который в 3,5 раза точнее, чем самая передовая биомеханическая модель, используемая в настоящее время для оценки длины шага.
