طوّر فريق بحثي من جامعة “هوكايدو” اليابانية، جهاز استشعار قادر على رصد أعراض مرضية مثل عدم انتظام دقات القلب والسعال والسقوط، وهو ما يُمثّل طفرة في تكنولوجيا التشخيص عن بُعد.
ويستخدم جهاز الاستشعار الحوسبة الطرفية، حيث تتم معالجة البيانات وتخزينها بالقرب من المصدر الذي تم إنتاجها فيه، بدلاً من نقلها إلى خوادم بعيدة أو إلى السحابة، مما يتيح معالجة أسرع للبيانات، وتحسين استجابة الأنظمة، ويجعله مناسبًا للأجهزة التي تحتاج إلى تفاعل سريع أو تعاني من تحديات نقل البيانات، مثل الأجهزة القابلة للارتداء وأجهزة إنترنت الأشياء.
ويعتمد النظام الجديد على رقعة استشعار متعددة الوظائف يمكن ارتداؤها، وجهاز حوسبة محلي مثل الهاتف الذكي، وتقوم الحوسبة الطرفية بتحليل البيانات التي يتم جمعها مباشرة على الهاتف أو الجهاز القريب، ويساعد هذا في تقليل زمن الاستجابة وزيادة خصوصية البيانات، كما أنه يقلل من استهلاك الطاقة، مما يسمح بتشغيل النظام لفترات طويلة.
وصمم الفريق المستشعرات الموجودة على الرقعة الذكية لقياس عدة علامات حيوية، تشمل النشاط القلبي باستخدام تخطيط كهربية القلب، ومعدل التنفس، ودرجة حرارة الجلد، والرطوبة الناتجة عن التعرق.
وهذه المستشعرات تم تثبيتها على فيلم مرن يُمكن لصقه على جلد المستخدم، ما يجعله مناسبًا للاستخدام على مدار اليوم؛ وتحتوي الرقعة أيضًا على وحدة بلوتوث تتيح الاتصال المباشر بالهاتف الذكي، ما يسمح بنقل البيانات فورًا للمعالجة.
آلية عمل الرقعة
وأجرى الفريق اختبارات أولية على 3 متطوعين، ارتدوا الرقعة على صدورهم لرصد تغيرات حيوية في بيئات ذات مختلفة؛ كما اختُبرت الرقعة في درجات حرارة تتراوح بين 22 وأكثر من 29 درجة مئوية.
ووفق الدراسة المنشورة في Device، أظهرت الرقعة تغييرات واضحة في العلامات الحيوية للمستخدمين خلال الرصد المتسلسل، ما يشير إلى قدرتها المحتملة على اكتشاف أعراض مبكرة للإجهاد الحراري.
ورغم صغر حجم العينة، تُعد هذه النتائج واعدة وتشير إلى إمكانية استخدام هذه التقنية لرصد المشاكل الصحية المرتبطة بالحرارة وغيرها.
التنبؤ بالحالات الصحية
كما طوّر الفريق برنامجًا يعتمد على التعلم الآلي لتحليل البيانات التي تم جمعها بواسطة الرقعة، بالإضافة إلى تطوير تطبيق على الهاتف الذكي للحوسبة الطرفية، ونجح في تحقيق دقة تنبؤية تزيد على 80%، مما يجعل هذه التقنية قابلة للتطبيق في التنبؤ بالعديد من الحالات الصحية
ويشير الباحثون إلى أن هذه الدراسة تُعتبر خطوة مهمة في دمج المستشعرات المرنة متعددة الوظائف مع تحليلات البيانات الفورية لمراقبة العلامات الحيوية عن بُعد باستخدام الهاتف الذكي.
ورغم أن النظام لا يدعم حاليًا التدريب الكامل لنماذج التعلم الآلي على الهواتف الذكية بسبب تعقيدات معالجة البيانات، فإن الباحثين يرون أن تحسين هذا الجانب سيفتح الأبواب أمام استخدامات أوسع في مجال التشخيص عن بُعد.
