Исследование, проведенное Брюсом Сатцем из Университета Иллинойса и опубликованное в журнале цифрового здравоохранения PloS Digital Health, согласно New Scientist, показало, что точность вышеуказанного метода примерно сопоставима с точностью других, более традиционных методов прогнозирования.
Предыдущие исследования оценивали риск ранней смерти на основе общего уровня физической активности с использованием датчиков в других устройствах, таких как «браслеты» и «умные» часы. Почти у всех людей сейчас есть смартфоны с подобными датчиками движения, но они не носят телефон с собой постоянно, поэтому их общий уровень физической активности не может быть достоверно зафиксирован.
Чтобы найти альтернативный предиктор (прогностический параметр) риска, исследователи проанализировали данные о здоровье 100 655 человек, которые в течение недели носили электронный браслет с датчиком движения. В течение следующих пяти лет около 2% участников умерли по разным причинам.
Результаты анализа, проделанного искусственным интеллектом, производят впечатление. С помощью алгоритма, который оценивал риск ранней смерти только на основе ускорения во время шестиминутной ходьбы — показал, что при наличии таких заболеваний, как болезни сердца и легких, люди часто замедляют свой темп и затем снова ускоряют его.
Новая модель может прогнозировать на основе анализа ускорения и замедления ходьбы будущий риск смерти с точностью, сравнимой с другими более традиционными показателями (например, с помощью опросников здоровья или общей ежедневной активности).
Хотя в новом исследовании использовались датчики движения, которые носят на запястье, по словам Саца, смартфоны также могут измерять ускорение во время короткой прогулки, что позволяет прогнозировать аналогичный риск. Исследователи даже предполагают, что можно использовать данные с мобильных телефонов на уровне всего населения страны, чтобы оценивать состояние здоровья жителей.
