Как носимые устройства помогают собирать и анализировать данные

От измерения уровня стресса до предотвращения инсульта.

Вместе с сооснователем и CTO стартапа Cardiomo Романом Белкиным рассказываем, почему носимые устройства — хороший источник для сбора данных и как его используют в разных сферах — от медицины до спорта.

Шаг вперед для медицины
 

Носимые устройства можно разделить на две категории — массовые и специализированные. К первой относятся умные часы и фитнес-браслеты: они мониторят пульс, температуру, сон и другие базовые показатели. Все эти вещи уже умеют делать даже устройства с ценником в пару десятков долларов. 

Но есть интересные моменты. Например, в сентябре 2019 года Apple запустила три масштабных исследования, которые будут базироваться на данных с Apple Watch. Партнеры компании в лице Гарвардского университета, Американской кардиологической ассоциации и Всемирной организации здравоохранения, используя информацию с часов, изучают, как поведение человека влияет на его состояние. Как общая подвижность влияет на работу сердца, шум — на потерю слуха, действия женщин — на менструальный цикл.


Приложение для ЭКГ на Apple Watch

Участники исследований отмечают: несмотря на развитие медицины, мы до сих пор мало знаем об этих темах. Например, для изучения влияния шума на слух в США еще несколько лет назад использовали статистику 40-летней давности. Big data позволит лучше разобраться в вопросе. 

Похожую инициативу в апреле этого года запустили Fitbit и Стэнфордский университет. Команда исследователей будет использовать информацию о частоте сердечных сокращений и температуре тела, чтобы создать алгоритмы для выявления вирусных инфекций, в том числе, COVID-19. Устройства Fitbit совершают минимум 250 000 измерений в день — этого достаточно, чтобы выявлять тенденции.

С медицинскими носимыми устройствами все еще интереснее. Например, в 2019 году производитель медицинского оборудования Omron выпустил «продвинутые» smart-часы HeartGuide. Они измеряют артериальное давление человека прямо с запястья.

Получив лицензию от Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA), часы стали первым полноценным носимым тонометром. 

Компания с украинскими корнями Cardiomo разработала похожее устройство, но в формате холтера. Он делает ЭКГ, отслеживает дыхание, активность, температуру кожи и геолокацию.

Роман: «Носимые устройства уже сейчас можно считать хорошим источником для сбора данных о состоянии человека. Во-первых, они отслеживают много показателей, а во-вторых — делают это в удобном для пользователя формате».

Не вылечить, но собрать данные
 

Носимые устройства пока не заменяют медицинское оборудование. Да и цели такой нет. Та же Apple подчеркивает, что Apple Watch — устройство прежде всего для сбора данных. Но возможность отслеживать показатели человека в реальном времени — важное преимущество для современной медицины.


Cardiomo

Роман: «Компании в основном используют данные для тренировки нейросетей. Cardiomo собирает необезличенные данные  (персональные данные, по которым можно установить личность человека. — Ред.) с согласия владельцев. Мы сразу пошли в сторону ИИ, потому что у каждого человека — своя ЭКГ, и, например, тот же метод алгоритмов работает плохо. 

Мы сначала „вырастили“ одну сетку, натренировав ее на данных с разных холтеров. Когда стали получать сведения с наших девайсов, выяснили, что подход работает не так, как нам нужно. Система не могла правильно посчитать частоту сердечных сокращений, потому что устройства Cardiomo давали больше артефактов, чем холтеры, а мы это не учитывали. Были и различия в самих устройствах. Так, у нас — всего одно отведение, а у стандартных холтеров — шесть, и при этом один из контактов является „заземлением“. Кроме того, у Cardiomo другое крепление электродов к телу.

Поэтому мы переобучили сеть на наших данных, и она стала работать эффективнее. Но затем оказалось, что одной сетки мало. Мы поняли, что нужно строить сеть из нейросетей, которые проверяют результаты „соседних“. Цель — качественно отделять артефакты от сигнала ЭКГ. Благодаря этому решению теперь мы выявляем аритмии с эффективностью в 99%. Компания получила лабораторное подтверждение на девять типов подобных отклонений, которые с медицинской точностью определяет Cardiomo». 

Такой подход позволяет находить и даже предотвращать заболевания. Среди кейсов Cardiomo — обнаружение редких видов аритмий, которые до этого не диагностировались в больницах, и даже предупреждение инсульта. 

Роман: «Основная цель носимых устройств — помочь доктору поставить диагноз на основе данных. Врач всегда спрашивает, есть ли у пациента анализы и обследования. Чем больше информации будет у медика, тем лучше он поймет пациента».

Не только здоровье
 

Носимые устройства уже давно используют не только для мониторинга здоровья.

Например, на рабочих местах девайсы помогают оценить уровень стресса, психологической загруженности и усталости. На одной из электростанций в Китае работники носят шлемы со встроенным сенсором, который отслеживает напряжение человека. Переработал? Изменим график, чтобы сохранить твою продуктивность. 

Большие спортивные клубы уже не могут обойтись без носимых устройств — на них завязан весь тренировочный и аналитический процесс. Например, испанский стартап RealTrack Systems предлагает футбольным командам систему Wimu. Это комплекс из носимых девайсов и ПО, которые в режиме реального времени отслеживают десятки показателей. В том числе, передвижение по полю, позиционирование, качество прыжков и ускорений, а также пульс и температуру. 

С помощью технологий тренеры повышают эффективность занятий и объясняют футболистам тактические задачи. Как оценить риск травмы в предстоящем матче? Посмотреть на данные: если футболист пробежал на тренировке перед игрой 20 спринтов, а не положенные 15, то стоит задуматься о его замене. 

Сейчас носимые устройства собирают данные в формате и объемах, которые раньше были недоступны. Благодаря машинному обучению гаджеты могут предотвращать переутомления, заболевания и улучшать самочувствие владельца.

Ещё
Как нейросети отслеживают вырубку лесов, считают популяции животных и помогают фермерам.
Отзывы студентов первого потока курса «SQL для аналитики».