Czujniki z systemem Android monitorują parametry funkcji życiowych i nie tylko

W filmach science fiction, od Obcych po Avatar, dowódcy na stacji bazowej zawsze wiedzą, kiedy żołnierze przyszłości zostaną zabici przez wrogów — ponieważ ich parametry życiowe są monitorowane w czasie rzeczywistym. Zrobienie tego przy dzisiejszej technologii jest wyzwaniem, nie tylko dlatego, że zbieranie i przesyłanie wszystkich danych, które mogą być zbierane nawet przez kilka czujników ruchu i parametrów życiowych, spowodowałoby ogromne obciążenie baterii i przepustowości sieci bezprzewodowej.

Wyposażając ubrania i ciała użytkowników w siatkę wielu czujników – znanych jako inteligentny pył – które wysyłają raporty do telefonu z systemem Android, naukowcy są pionierami w drodze open source do realizacji marzenia o ciągłym monitorowaniu medycznym. Ich praca pozwoliła im już zmierzyć, ile osób testujących ćwiczy, jak dobrze mają ich serca i na jakie zanieczyszczenie powietrza są narażeni.

Uzyskane dane mają szereg zastosowań:

• Włączenie danych historycznych i danych w czasie rzeczywistym dotyczących parametrów życiowych do stałej dokumentacji medycznej
• Automatycznie informuj pacjenta, kiedy należy dostosować leki nasercowe
• Zmień poziomy ćwiczeń i codziennej aktywności w zawody w stylu Foursquare
• Pozwól użytkownikom unikać lokalizacji i pór dnia, w których zanieczyszczenie powietrza jest największe

Technologia (pdf) jest opisany w referacie, który ma zostać dostarczony pod koniec czerwca na I 2010 międzynarodowa konferencja nt. Wszechobecne technologie dla środowiska wspomagającego na Samos w Grecji. Przedstawia hierarchię etapów przetwarzania, które sprawiają, że całodobowe monitorowanie parametrów życiowych (takich jak oddychanie i tętno) jest realistyczne, biorąc pod uwagę problemy z żywotnością baterii i ograniczenia przepustowości telefonów komórkowych

Trójwarstwowa architektura systemu DexterNet z przykładową implementacją sprzętową, komunikacyjną i programową.

Ta hierarchia, znana jako DexterNet, obejmuje sekwencyjne przetwarzanie na każdym poziomie zaangażowanego sprzętu: czujniki, znane jako warstwa czujnika ciała , smartfon lub osobista warstwa sieci , a na koniec w chmurze lub globalna warstwa sieci który tworzy kopię zapasową i wykonuje ostateczne przetwarzanie wszystkich danych użytkownika. Celem przetwarzania w urządzeniu w każdej warstwie jest zmniejszenie ilości informacji przesyłanych bezprzewodowo między każdym urządzeniem.

Najniższy poziom tej hierarchii, poszczególne czujniki na kończynach i tułowiu użytkownika, mogą gromadzić dane o szeregu parametrów: ruch w 3 osiach (realizowany za pomocą trzyosiowego akcelerometru i dwuosiowego żyroskopu), EKG serca, poziomy pył zawieszony w powietrzu oraz, w przypadku ruchów oddechowych, pneumografia impedancji elektrycznej .

Aby zmniejszyć częstotliwość, z jaką te czujniki muszą komunikować się ze smartfonem użytkownika (i ilość informacji, które muszą przesyłać), czujniki te są zdolne do podstawowych algorytmów przetwarzania sygnału w okresie czasu definiowanym przez programistę, w tym minimum, maksimum, średnia i średnie wartości dla dowolnego konkretnego parametru.

Zastosowano dwa rodzaje czujników, jeden znany jako Telos B , ma rozmiar pamięci USB i jest wyposażony w procesor Texas Instruments często spotykany w aplikacjach wbudowanych i 10 tys. zintegrowanej pamięci RAM. Inny, Czujnik Intela SHIMMER , prowadzi System operacyjny TinyOS zaprojektowany specjalnie dla zdalnych czujników, waży tylko 15 gramów i jest niewiele większy niż jedna czwarta .

Zaangażowani naukowcy, kierowani przez Edmunda Seto ze Szkoły Zdrowia Publicznego na Uniwersytecie Kalifornijskim w Berkeley, byli w stanie dalej zintegrować dane zebrane z czujników bezprzewodowych z danymi zebranymi przez same telefony. Łącząc na przykład dane dotyczące lokalizacji, pory dnia i jakości powietrza, naukowcy byli w stanie stworzyć mapy dni użytkowników, które podkreślają miejsca i czasy, w których byli oni narażeni na największe poziomy zanieczyszczenia powietrza.

Ponieważ telefony i czujniki mogą komunikować się ze sobą bezprzewodowo przez Bluetooth, liczba czujników, które można osadzić zarówno na użytkowniku, jak i w jego otoczeniu, jest praktycznie nieograniczona. W jednej z aplikacji naukowcy umieścili czujnik w cyfrowej wadze łazienkowej użytkowników i ich ciśnieniomierzach, aby ilościowo określić codzienne zmiany związane ze zbyt dużą retencją płynów u pacjentów. Uzyskane dane pozwoliły ich algorytmom, przetworzonym przez serwer, do którego smartfon wysyła swoje dane, zasugerować możliwą modyfikację dawkowania leków na nadciśnienie.

Seto i in. wymienili platformę Android jako unikalny czynnik umożliwiający ich pracę, nie tylko dlatego, że telefony z Androidem, podobnie jak wszystkie smartfony, są dość sprawnymi komputerami do noszenia na sobie. Ponieważ Android jest oprogramowaniem typu open source, naukowcy byli w stanie rozwijać się na nim za pomocą platformy SPINE do teledetekcji i dodać do niej własne API, znane jako WAVE (nie mylić z Google Wave). W połączeniu te platformy badawcze pozwalają im swobodnie eksperymentować.

Jak dotąd jedyną wadą korzystania z platformy Android w tej pracy, zauważają naukowcy, jest to, że nie może ona zlokalizować użytkowników w pomieszczeniach. Naukowcy spędzili część swojej pracy, próbując ponownie wynaleźć koło, spekulując o sposobach osiągnięcia tego za pomocą węzłów Wi-Fi, a nawet wizualnego rozpoznawania przestrzeni wewnętrznych za pomocą aparatu telefonu, nie zdając sobie nawet sprawy, że Skyhook Wireless już ma API i międzynarodową bazę danych sieci Wi-Fi, które mogą to osiągnąć.

ukryć