Когда я рассказываю про интересные штуки в HealthTech, помимо родной Оуры, очень часто привожу в пример одну удивительную фичу iPhone — Walking Steadiness.

Идея следующая — что если взять и пассивно измерить как можно больше разных показателей мобильности человека, используя сенсоры телефона, вроде акселерометра, а затем по этим показателям предсказать риск падения аж на год вперед? Звучит впечатляюще.

Обычно, про падение мы думаем как про сиюминутное происшествие — это что-то, что случается здесь и сейчас по какой-то банальной причине: нога подвернулась, ступеньку не заметили и т.д. Но, как это обычно и бывает со здоровьем, это не событие, а процесс. Постепенные накапливающиеся нарушения мобильности, подвижности суставов, ограничение свободы движений, ведут к всё возрастающему риску падения, особенно у пожилых людей.

Falls are a leading cause of injury and death amongst Americans aged 65 and above and 25% of older adults will fall each year. [source]

И вот здесь исследователи из Apple сделали, по моему мнению, потрясающую вещь. Они решили проверить, а можно ли использовать акселерометр и гироскоп, которые встроены в телефон и буквально лежат в кармане каждого владельца айфона, чтобы оценить мобильность и предсказать риск падения?

Идея благородная, как осуществить? Для модели всегда нужны данные — в 2022 году Apple провели небольшое исследование (n=539 участников), в котором при помощи айфонов научились измерять разные метрики качества ходьбы: скорость, асимметрия, длина шага, и т.д. Эти метрики раскатили вместе с iOS 14 и стали их пассивно собирать.

Входные данные есть, теперь надо раздобыть целевую переменную. Тут Apple воспользовались своим очевидным преимуществом — масштабом, и организовали Apple Heart & Movement Study, в котором поучаствовало 100,000 пользователей, отмечавших свои падения и проблемы с мобильностью. Дополнительно, было проведено и клиническое исследование, чтобы собрать данные для финальной валидации моделей:

To develop this feature, we worked with assisted living facilities and movement disorder clinics to observe real-word movement patterns and falls, following 2,500+ people over a total of 250,000 days.

Благодаря таким уникальным данным, удалось построить модель, способную оценить риск падения на год вперёд. Конечно, это не точечное предсказание, когда и где падение произойдет, но и цель другая — дать возможность своевременно среагировать, начать заниматься физиотерапией и предотвратить риски. Идеальный пример превентивной медицины при помощи носимых устройств.

Всё это особенно впечатляет, если учесть, что акселерометр в айфоне образца 2007 года был изначально предназначен исключительно для поворота экрана из портретного в ландшафтный режим. Именно поэтому очень люблю этот пример — самые простые и распространенные сенсоры могут оказаться ключом к самым неожиданным штукам, полезным для здоровья. Особенно если есть нестандартные идеи и большое количество данных :)

#HealthTech #Wearables