La technologie de santé portable suit plus que vos pas ces jours-ci.
Des chercheurs de l'Université du Texas à Arlington lancent une étude de deux ans pour explorer si les données des trackers de fitness quotidiens peuvent aider à prédire le risque d'une personne de développer des maladies cardiovasculaires. Soutenu par une subvention de 400 000 $ du Texas Higher Education Coordination Board, l'étude a officiellement commencé le 1er août et utilisera des dispositifs portables disponibles dans le commerce pour surveiller l'activité physique, le sommeil et la pression artérielle.
Yue Liao, professeur adjoint de kinésiologie de l'UTA, dirige l'étude avec les co-chercheurs Christine Spadola, professeur adjoint de travail social; Souvik Roy, professeur agrégé de mathématiques; et Matthew Brothers, professeur de kinésiologie.
Nous nous concentrons sur l'activité physique, le sommeil et la pression artérielle de toutes ces données pour voir si nous pouvons utiliser une modélisation mathématique avancée pour prédire le risque de maladie cardiovasculaire d'une personne ou un dysfonctionnement vasculaire. Nous voulons voir si nous pouvons détecter les premiers signes de maladie cardiovasculaire afin d'intervenir plus tôt avec des changements de style de vie. «
Dr Yue Liao, professeur adjoint de kinésiologie de l'UTA
Un objectif clé de l'étude est le sommeil du sommeil, souvent négligé par la santé cardiovasculaire. Les chercheurs visent à analyser comment le sommeil affecte les niveaux d'énergie, l'activité physique et la fonction d'organe du jour au lendemain, en utilisant ces informations sur les données pour approfondir la compréhension du risque cardiovasculaire.
« Nous ne mesurons pas seulement les étapes ou la durée du sommeil », a déclaré Liao, « mais aussi des marqueurs continus comme la fréquence cardiaque et la pression artérielle pendant le sommeil pour détecter les risques pour la santé. »
Ajout du Dr Spadola: « J'ai hâte d'interpréter les données du sommeil d'une manière qui reflète de manière significative les expériences vécues des participants. »
Parmi les objectifs de l'étude, il y a de développer un modèle d'apprentissage automatique qui utilise des données de capteurs portables pour aller au-delà du suivi de base de la condition physique.
« Le diagnostic typique des maladies cardiovasculaires se produit après que des symptômes apparaissent, lorsqu'il est déjà trop tard », a déclaré Liao. « Mais maintenant, nous avons des capteurs portables qui peuvent surveiller en continu des activités quotidiennes comme le sommeil et la pression artérielle. Nous voulons utiliser ces données pour détecter les tendances précoces ou les signaux de dysfonctionnement. »
LIAO a souligné que l'étude s'appuie sur des appareils disponibles dans le commerce, ce qui rend l'approche plus accessible au grand public que de nombreux outils de recherche traditionnels. De plus, comme les appareils portables peuvent capturer un large éventail de données de santé vasculaires, les participants peuvent ne pas avoir besoin de subir des évaluations en laboratoire complexes.
« L'objectif est de détecter éventuellement le dysfonctionnement vasculaire en utilisant uniquement des données portables », a-t-elle déclaré.
