बीमारियों का पता लगाता है कि स्मार्ट वॉच

जल्द ही आपका चिकित्सक यह बता सकता है कि नियुक्ति करने से पहले आपके साथ क्या गलत है।

पहनने योग्य बायोसेन्सर यह संभव बना सकते हैं

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बायोसेंसर शरीर के अंदर क्या हो रहा है इसके बारे में बहुत कुछ पता चलता है कि महत्वपूर्ण संकेतों पर नजर रखता है। गंभीर समस्याएं जो पता लग सकती हैं उनमें संक्रमण, सूजन, और इंसुलिन प्रतिरोध की शुरूआत शामिल है।

स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं की एक टीम ने इन खोजों को आज प्रकाशित पीएलओएस बायोलॉजी में प्रकाशित किया।

माइकल स्नाइडर, पीएचडी, प्रोफेसर और स्टैनफोर्ड में जेनेटिक्स की अध्यक्ष, अध्ययन के वरिष्ठ लेखक हैं, साथ में सीड पोस्टडॉक्टरल सह-लेखक जिओ ली, पीएचडी, और जेसिलीन डुन, पीएचडी डी।, और सॉफ्टवेयर इंजीनियर डेनिस सैलिंस

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स्नीडर और उनके सहयोगियों ने 2014 में अपने चलने वाले अध्ययन शुरू किए, जिसमें 60 से लेकर 60 से लेकर आयु के बीच 28 से लेकर 72 तक लिंग समान रूप से विभाजित किया गया। स्नाइडर अपने स्वयं के अध्ययन प्रतिभागियों में से एक है और सात सेंसर पहनता है

"हम कई प्रकार के स्मार्ट वॉच मॉनिटर पहनते हैं, जो 24 घंटों का दिन होता है," स्नाइडर ने हेल्थलाइन को बताया "कुछ लोग अब इन उपकरणों को ढाई साल तक पहने हुए हैं। "

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स्वास्थ्य के बारे में चतुर होने के नाते

पहली स्मार्ट घड़ियों 2013 में उपलब्ध हो गई थी, और अध्ययन ने 2014 में शुरू होने पर आधार घड़ियों का उपयोग करना शुरू किया।

आज, स्नाइडर के विषय चलने वाले ऐप और स्मार्ट घड़ियों का उपयोग करते हैं जो किसी आईफ़ोन पर डेटा इकट्ठा करते हैं, और फिर सीधे किसी डेटाबेस में अनाम जानकारी भेजते हैं।

"विभिन्न उपकरणों के लिए इन उपकरणों की एक बड़ी संख्या और विस्तृत विविधताएं हैं," स्नाइडर ने कहा "स्मार्ट घड़ी के उपाय हृदय गति, गतिविधि - कदम या चल रहे हैं - और त्वचा का तापमान कुछ, चालें एप्लिकेशन की तरह, आपके सेल फ़ोन पर सही हैं आधार उपकरण एक स्मार्ट घड़ी है जो आप अपनी कलाई पर पहनते हैं। आप अपनी उंगली पर एसपीओ 2 रक्त ऑक्सीजन मॉनिटर रखें आप अपनी त्वचा पर डेक्सकॉम डालते हैं और यह ग्लूकोज के स्तरों को मापता है। मैं एक विकिरण मॉनिटर का उपयोग भी करता हूं जो विकिरण संवेदनशीलता को मापता है I "

स्टैनफोर्ड में संबंधित काम में, स्नाइडर ने कहा कि आनुवंशिकी के प्रोफेसरों रोनाल्ड डेविस और लार्स स्टेनेमेट्स एक ऐसा उपकरण बना रहे हैं जो पसीना को नियंत्रित करता है

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स्नाइडर और उसकी टीम ने प्रतिभागियों से करीब 2 अरब माप एकत्र किए। जानकारी में प्रत्येक व्यक्ति के पहनने योग्य बायोसेन्सर के डेटा के लगातार फीड शामिल हैं, साथ ही उनके रक्त रसायन विज्ञान, जीन की अभिव्यक्ति और अन्य उपायों के प्रयोगशाला परीक्षणों से आवधिक डेटा भी शामिल हैं।

अध्ययन विषयों ने एक से सात व्यावसायिक रूप से उपलब्ध गतिविधि पर नज़र रखी और अन्य डिवाइस जो 250 से अधिक 000 मापन एक दिन एकत्र किए थे।

डेटा में वजन, हृदय की दर, रक्त ऑक्सीजन और त्वचा का तापमान शामिल हैमॉनिटर ने ऐसी गतिविधियों को भी सोचा, जैसे सोने, कदम, पैदल चलना, बाइकिंग और चलाना अन्य डेटा में जला कैलोरी, त्वरण, और गामा किरणों और एक्स-रे भी शामिल है

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स्नाइडर ने कहा कि उनके दृष्टिकोण का एक महत्वपूर्ण पहलू यह था कि प्रत्येक व्यक्ति के अध्ययन के लिए सामान्य, या आधार रेखा, मानों की एक श्रृंखला स्थापित की जाए।

"हम लोगों को एक व्यक्तिगत स्तर पर अध्ययन करना चाहते हैं," उन्होंने कहा।

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बायोसाइंसर्स का उज्जवल भविष्य।

"पहनने योग्य डिवाइस और सेंसर निश्चित रूप से जनता की ओर ध्यान देते हैं, चाहे वह ऐप्पल या फिटबिट, या नींद ट्रैकर्स और सेंसर की निगरानी कर सके, जो श्वास और हृदय की दर को मॉनिटर करती है", डॉ। अतुल बट्ट ने स्वास्थ्य को बताया। विज्ञापन

बुटे कम्प्यूटेशनल हेल्थ साइंसेज के संस्थान और कैलिफ़ोर्निया विश्वविद्यालय, सैन फ्रांसिस्को (यूसीएसएफ) के बाल चिकित्सा के एक विशिष्ट प्रोफेसर हैं। "मुझे लगता है कि कुछ व्यक्ति स्वस्थ होने और स्वस्थ रहने के लिए इनका उपयोग करने की कोशिश करते हैं उपकरण अपने लक्ष्यों तक पहुंचने में मदद करते हैं। "

बुटे ने अपने 50 पौंड वजन घटाने के लिए गैजेट्स को फिटिट से गैजेट्स का श्रेय दिया है।

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" चिकित्सा विज्ञान में, इसका मतलब है कि हम मरीज़ों का बेहतर अध्ययन कर सकते हैं अपने घर के वातावरण, " उन्होंने कहा। "शायद भविष्य की एक नैदानिक ​​परीक्षण, एक संभावित नई दवा के प्रभाव का परीक्षण, उन आंकड़ों पर ध्यान केंद्रित कर सकता है जो रोगियों को स्वयं प्रदान करते हैं, जैसे मूड या नींद या आहार पर प्रभाव, उनके उपकरणों के माध्यम से। "

और पढ़ें: पहनने योग्य तकनीक की तरह उपभोक्ता लेकिन डेटा सुरक्षा के बारे में चिंतित करना एक व्यक्तिगत चिकित्सा अनुभव ने स्नीडर को अपने शोध का मूल्य दिखाया

"पिछले साल मैंने मैसाचुसेट्स के लाइम संक्रमित क्षेत्र में अपने भाई को बाड़ लगाने में मदद की," उन्होंने कहा। "दो हफ्ते बाद नॉर्वे जाने के बाद, मैंने देखा कि मेरा रक्त ऑक्सीजन का स्तर सामान्य से काफी कम है, और वे लैंडिंग पर सामान्य नहीं लौटे।

"ये दोनों [सात] पोर्टेबल डिवाइसों का उपयोग करके पता चला मुझे पता था कि यह बिल्कुल सही नहीं था और संदेह है कि मैं बीमार हो सकता है अगले कुछ दिनों में, मैंने एक निम्न-श्रेणी के बुखार विकसित किया और फिर नॉर्वे में एक चिकित्सक का दौरा किया जिसने मुझे डॉक्सिस्किनलाइन दिया, जिसने संक्रमण को मंजूरी दी। बाद में Lyme रोग की पुष्टि की गई थी। "

स्नाइडर प्रभावित था कि पहनने योग्य बायोसेंसर ने संक्रमण की ओर इशारा किया था इससे पहले कि वह यह भी जानता था कि वे बीमार थे "पहनने योग्य ने प्राथमिक निदान करने में मदद की," उन्होंने कहा।

बाद में विश्लेषण ने अपने संदेह की पुष्टि की कि नॉर्वे की उड़ान पर अपने सामान्य हृदय गति और ऑक्सीजन के स्तर से विचलन वास्तव में असामान्य था।

स्नाइडर की टीम ने प्रतिभागियों के आधारभूत माप से विचलन का पता लगाने और लोगों को बीमार होने के कारण समझने के लिए चेन्डे ऑफ़ हार्ट नामक एक स्मार्ट घड़ी से डेटा के लिए सॉफ्टवेयर प्रोग्राम लिखा है

उपकरण आम सर्दी का पता लगाने में सक्षम थे और साथ ही स्नाइडर के लीम रोग के विकास की पहचान करने में मदद करते हैं।

बायोसेंसर का सबसे महत्वपूर्ण मान उनकी प्रारंभिक चेतावनी क्षमता हो सकती है

स्टैनफोर्ड के वैज्ञानिकों का कहना है कि उनका अध्ययन उन लोगों में सूजन की बीमारी की पहचान करने की महत्वपूर्ण संभावनाओं को इंगित करता है, जिनके बारे में पता नहीं हो सकता कि वे बीमार हो रहे हैं।

कई विषयों के डेटा से पता चला है कि रक्त की दर और त्वचा के तापमान के लिए उच्च स्तर से सामान्य स्तर रक्त परीक्षणों में सी-प्रतिक्रियाशील प्रोटीन के बढ़े हुए स्तर से संबंधित होता है। सी-रिएक्टिव प्रोटीन, सूजन के लिए एक प्रतिरक्षा प्रणाली मार्कर, अक्सर संक्रमण, ऑटोइम्यून रोग, हृदय रोग की बीमारी, या यहां तक ​​कि कैंसर का भी संकेत करता है।

स्नाइडर के स्वयं के बायोसेंसर ने लीम रोग संक्रमण के अलावा, बीमारी और सूजन के तीन अलग-अलग मुकाबले का खुलासा किया उनके उपकरणों ने यह भी दिखाया कि वह अपने संवेदक डेटा को देखे जाने तक किसी अन्य संक्रमण से अनजान थे, जिससे सी-रिएक्टिव प्रोटीन का एक बढ़ता स्तर सामने आया।

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बीमारियों के शुरुआती लक्षण

बुटे ने कहा कि अन्य बीमारियों को बायोसेंसर के साथ पता लगाया जा सकता है।

"इन उपकरणों में से कई महत्वपूर्ण संकेतों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जैसे पल्स दर और शरीर का तापमान, इसलिए उन रोगों को बदलने जैसे संक्रामक रोगों या प्रजनन संबंधी विकारों की तरह सबसे आसान पता लग सकता है"। "कई पुरानी बीमारियां अक्सर 'फ्लैर्स' के साथ पेश करती हैं, जैसे कि कई स्केलेरोसिस और सूजन आंत्र रोग। और शायद उनको सुधारात्मक चिकित्सात्मकताओं को सक्षम करने के लिए पहले पता लगाया जा सकता है मनोवैज्ञानिक या मूड गड़बड़ी के रूप में अच्छी तरह से detectable हो सकता है। "

यूसीएसएफ इंस्टीट्यूट फॉर कम्प्यूटेशनल हेल्थ साइंसेज में, बट्ट और उनके सहयोगियों रोगियों के लिए उपलब्ध सभी डेटा का उपयोग कर रहे हैं ताकि निदान या चिकित्सा विज्ञान विकसित किया जा सके, या बीमारियों को बेहतर ढंग से समझ सकें।

संवेदक के कुछ उदाहरणों में स्वास्थ्य eHeart अध्ययन शामिल है, जो दिल की बीमारी का पता लगाने के लिए दिल की दर और दिल की लय को देखता है, उन्होंने कहा।

यूसीएसएफ के शोधकर्ताओं, रोगियों और परिवारों को भी और अधिक परिष्कृत प्रकार के सेंसर की तलाश में हैं, बुटे ने कहा, जैसे प्रकार 1 मधुमेह वाले लोगों को ग्लूकोज मॉनिटर दिया जाता है, और उन मापों से सीख रहे हैं।

"सेंसरों से बाहर जा रहे हैं जो वास्तव में शरीर को छूते हैं, स्मार्ट फोन के पास बहुत अच्छे कैमरे होते हैं, और उन कैमरों और चित्रों का उपयोग करने के लिए जल्द ही बीमारियों का निदान करने का काम चल रहा है," बुटे ने कहा। "मुझे लगता है कि अगर कोई शरीर के तरल पदार्थों जैसे रक्त, लार और मूत्र को प्राप्त कर सकता है, तो पता लगाने योग्यता की एक बहुत बड़ी सीमा होती है। "

यूसीएसएफ के पास भी डिजिटल हेल्थ इनोवेशन का केंद्र है जहां इन तकनीकों का विकास किया जा रहा है, उन्होंने कहा।

स्नीडर ने संवेदक-एकत्र स्वास्थ्य डेटा का उपयोग करने के व्यावहारिक पहलुओं पर ध्यान दिया।

"एकत्रित जानकारी आपके चिकित्सक को सहायता दे सकती है, हालांकि हम नैदानिक ​​अभ्यास में डेटा को एकीकृत करने के लिए कुछ प्रारंभिक चुनौतियों की अपेक्षा कर सकते हैं," उन्होंने कहा। "कुछ मरीज़ अपने भौतिक डेटा की गोपनीयता की रक्षा करना चाहते हैं, या केवल कुछ ही इसे साझा करना चाहते हैं।

"हम डेटा-चालित स्वास्थ्य को लागू करने की कोशिश कर रहे हैं - डेटा का उपयोग करते हुए लोगों को स्वस्थ रखने के लिए उपयोग करने के लिए, और तब पता लगाएं जब वे जल्द से जल्द संभव समय बीमार हो जाते हैं।"