Studie provedená na více než 100 000 dospělých osobách zjistila, že údaje z pohybových senzorů chytrých telefonů získané během pouhých šesti minut chůze stačí k předpovědi rizika úmrtí v následujících pěti letech. Výsledky jsou téměř stejně přesné, jako jiné běžně používané metody.
Předchozí studie odhadovaly riziko úmrtí na základě fyzické aktivity v průběhu dne měřené pomocí pohybových senzorů v nositelných zařízeních, jako jsou například fitness hodinky či náramky. Navzdory rostoucí popularitě fitness trackerů je však ve srovnání s mobilními telefony používá málo lidí.
Senzory v chytrých telefonech
Většina lidí vlastní chytré telefony s podobnými senzory, jako jsou používány v hodinkách či náramcích. Výpočet rizika úmrtí z údajů o aktivitě, které shromažďují, však bývá obtížný, protože lidé s sebou většinou nenosí mobil po celý den, vysvětluje Bruce Schatz z University of Illinois Urbana-Champaign.
Ve snaze najít alternativní předpovědní metodu, při které by bylo možné využívat data z chytrých telefonů, se Schatz a jeho kolegové zaměřili na údaje od 100 655 účastníků studie UK Biobank, která již více než patnáct let shromažďuje informace o zdravotním stavu dospělých osob středního a vyššího věku žijících ve Velké Británii.
V rámci této studie nosili účastníci po dobu jednoho týdne na zápěstí snímače pohybu. Během následujících pěti let zemřela přibližně 2 % účastníků. Vědci prověřili informace ze snímačů pohybu a údaje o úmrtnosti přibližně desetiny účastníků pomocí modelu strojového učení, který vytvořil algoritmus odhadující pětileté riziko úmrtí na základě měření během šestiminutové chůze.
Charakteristický vzorec chůze
„U mnoha onemocnění, konkrétně u nemocí srdce nebo plic, existuje velmi charakteristický vzorec, kdy lidé zpomalí, když se zadýchají, a po krátkých úsecích opět zrychlí,“ vysvětluje Schatz jedno z nejzásadnějších zjištění. Výsledky práce byly publikovány v odborném časopise PLOS Digital Health.
Vědci poté otestovali model na datech ostatních účastníků a zjistili, že jeho C-index – metrika běžně používaná v biostatistice k hodnocení přesnosti – je 0,72. To je srovnatelné s jinými metodami používanými k odhadu délky života, jako je denní fyzická aktivita nebo dotazníky zdravotních rizik. „Tento předpovědní ukazatel je stejně silný nebo silnější než tradiční rizikové faktory,“ konstatuje Ciprian Crainiceanu z Univerzity Johnse Hopkinse v Marylandu.
Ačkoli v této studii byly použity snímače pohybu na zápěstí, měřit zrychlení během krátké chůze jsou schopné i chytré telefony, zdůrazňuje Schatz, který v současné době plánuje rozsáhlejší studii s využitím smartphonů. „Pokud u sebe lidé nosí telefony, můžete provádět týdenní nebo denní předpovědi, a to je něco, co nelze získat žádnou jinou metodou,“ říká.
Nová technologie (nejen) pro rozvojové země
„Rozšíření pasivních monitorů, které měří aktivitu účastníků, aniž by vyžadovaly konkrétní úkony, otevírá možnost analýzy na úrovni populace. Vyvinuli jsme novou technologii pro toto prediktivní monitorování zdraví s využitím omezených vstupů ze senzorů.“ uvádí abstrakt vědecké práce.
Využití chytrých telefonů jako pasivních monitorů pro měření je výhodné zejména proto, že levné mobily vybavené potřebnými senzory jsou stále běžnější i v rozvojových zemích. Výsledky ukazují, že pasivní měření pomocí snímačů pohybu mohou dosáhnout podobné přesnosti jako aktivní měření rychlosti a tempa chůze během fyzických testů.
„Prokázali jsme, že pro prediktivní modely rizika úmrtí postačují krátké intervaly souvislé chůze,“ konstatují vědci. „Naše práce ukázala, že levné chytré telefony mají dostatečně dobré senzory zrychlení, aby mohly být využity pro přesnou analýzu chůze.“