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苹果ResearchKit推出后给医疗界带来什么?

作者: 时间:2016-08-01 来源:奇点网 收藏

  这些生物标志物是识别其他癫痫患者发作的关键,「尤其对于一些病情特别严重的癫痫患者来说,借助这些生物标志物能够在先于患者的自我意识识别癫痫的发作」 Krauss教授说。癫痫大发作和夜间发作的癫痫都属于特别危险的类别,这两种癫痫对患者的生命健康威胁非常大。

本文引用地址://m.amcfsurvey.com/article/201608/294802.htm

  之前出现的可穿戴设在识别、预测癫痫发作上发挥的功能很有限,首先是因为传感器记录的数据不够准确,其次是因为它们的用户界面不够友好。所以2015年公司发布Apple Watch高调进入可穿戴市场的行为引起了Crone和Krauss的注意。

  「Apple Watch基本上内置了市面上所有的传感器,而且它的用户界面非常友好,所以我们考虑能不能用它来识别癫痫的发作。」Crone说。拥有了更好的设备、从过去失败的经验中汲取了教训,Crone 和 Krauss教授准备利用手表来开发一个新应用EpiWatch--这个应用不是用来预测,而是用来识别癫痫的发作,尤其是针对像Shaina这样拥有「发作先兆」的患者。

  EpiWatch应用从用户的角度来讲,操作非常简单。由于癫痫病人在病情发作的时候可能会部分丧失意识,或者完全失去意识,EpiWatch应用通过向患者问问题来确定患者意识清醒的程度。当患者感觉到癫痫要发作的先兆时,他们可以通过敲击发亮的螺旋按钮来启动EpiWatch应用。

苹果ResearchKit推出后给医疗界带来什么?

  EpiWatch界面

  心率的突然变快是癫痫发作的一个关键特征,因此EpiWatch应用一旦被启动,Apple Watch的传感器会在同一时间激活,心率监测功能会开启,Apple Watch将利用其内置的传感器持续采集患者的心率和人体运动数据,其中就包括人体震颤或痉挛的数据。这是一件很困难的事情,目前面临的最大困难就是写算法--算法要去判断引起震颤的原因是癫痫发作还是人体手腕的正常活动。而且就算算法写得再好,配置了六轴加速度计和陀螺仪的Apple Watch还不足以明确识别癫痫发作。

  因此,单靠Apple Watch传感器记录的客观数据是不够识别癫痫发作的。EpiWatch应用需要患者进行简单的测试来提供主观的数据。

苹果ResearchKit推出后给医疗界带来什么?

  患者清醒程度测试的界面



关键词:苹果ResearchKit

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