Android-betriebene Sensoren überwachen Vitalfunktionen und mehr

In Science-Fiction-Filmen von Aliens bis Avatar wissen Kommandanten an der Basisstation immer, wenn Soldaten der Zukunft von Feinden ausgeschaltet werden – weil ihre Vitalfunktionen in Echtzeit überwacht werden. Dies ist mit der heutigen Technologie eine Herausforderung, nicht zuletzt, weil das Sammeln und Übertragen aller Daten, die selbst von einer Handvoll Bewegungs- und Vitalparameter-Sensoren erfasst werden können, eine enorme Belastung des Akkus und der drahtlosen Bandbreite wäre.

Durch die Ausstattung der Kleidung und des Körpers von Benutzern mit einem Netz aus mehreren Sensoren – bekannt als Smart Dust – die an ein Android-betriebenes Telefon berichten, beschreiten Forscher einen Open-Source-Weg zur Verwirklichung des Traums von ständiger medizinischer Überwachung. Ihre Arbeit ermöglichte es ihnen bereits, zu messen, wie viel sich Testpersonen bewegen, wie gut es ihrem Herzen geht und wie viel Luftverschmutzung sie ausgesetzt sind.

Die resultierenden Daten haben eine Reihe von Anwendungen:



  • Aufnahme von historischen und Echtzeitdaten zu Vitalparametern in dauerhafte medizinische Aufzeichnungen
  • Informieren Sie einen Patienten automatisch, wann er seine Herzmedikamente anpassen muss
  • Verwandeln Sie das Training und das tägliche Aktivitätsniveau in einen Wettbewerb im Foursquare-Stil
  • Benutzern erlauben, Orte und Tageszeiten zu meiden, an denen die Luftverschmutzung am schlimmsten ist

Die Technologie (pdf) wird in einem Papier beschrieben, das Ende Juni auf der I 2010 vorgelegt werden soll Internationale Konferenz zu Pervasive Technologies for Assistive Environment auf Samos, Griechenland. Es skizziert eine Hierarchie von Verarbeitungsschritten, die eine 24/7-Überwachung von Vitalparametern (wie Atmung und Herzfrequenz) angesichts der Probleme mit der Akkulaufzeit und der Bandbreitenbeschränkungen von Mobiltelefonen realistisch machen

Dreischichtige Architektur des DexterNet-Systems mit beispielhafter Hardware-, Kommunikations- und Softwareimplementierung.

Diese Hierarchie, bekannt als DexterNet, umfasst die sequentielle Verarbeitung auf jeder Ebene der beteiligten Hardware: die Sensoren, bekannt als die Körpersensorschicht , das Smartphone oder persönliche Netzwerkschicht , und schließlich in der Cloud oder globale Netzwerkschicht das sichert und verarbeitet alle Daten des Benutzers. Der Zweck der geräteinternen Verarbeitung in jeder Schicht ist die Reduzierung der drahtlos zwischen den Geräten übertragenen Informationsmenge.

Die unterste Ebene dieser Hierarchie, einzelne Sensoren an den Gliedmaßen und dem Rumpf des Benutzers, können Daten zu einer Reihe von Parametern sammeln: Bewegung in 3 Achsen (realisiert mit einem dreiachsigen Beschleunigungsmesser und einem zweiachsigen Gyroskop), Herz-EKG, Ebenen von Schwebstaub und bei Atembewegungen elektrische Impedanzpneumographie .

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Um die Häufigkeit, mit der diese Sensoren mit dem Smartphone des Benutzers kommunizieren müssen (und die Menge der zu übertragenden Informationen), zu reduzieren, sind diese Sensoren in der Lage, grundlegende Signalverarbeitungsalgorithmen über einen vom Programmierer definierbaren Zeitraum, einschließlich Minimum, Maximum, Durchschnitt und Mittelwerte für einen bestimmten Parameter.

Es wurden zwei Arten von Sensoren verwendet, einer, der als bekannt ist TelosB , hat ungefähr die Größe eines USB-Sticks und ist mit einem Texas Instruments-Prozessor ausgestattet, der häufig in eingebetteten Anwendungen zu finden ist, und 10 KB integriertem RAM. Das andere, Intels SHIMMER-Sensor , läuft die TinyOS-Betriebssystem speziell für Fernsensoren entwickelt, wiegt nur 15 Gramm und ist nicht viel größer als ein viertel .

Unter der Leitung von Edmund Seto von der School of Public Health der UC Berkeley konnten die beteiligten Forscher die von den drahtlosen Sensoren gesammelten Daten weiter mit den von den Telefonen selbst gesammelten Daten integrieren. Durch die Kombination von Standort-, Tageszeit- und Luftqualitätsdaten konnten die Forscher beispielsweise Karten der Tage der Nutzer erstellen, die Orte und Zeiten hervorheben, an denen sie der stärksten Luftverschmutzung ausgesetzt waren.

Da Telefone und Sensoren drahtlos über Bluetooth miteinander kommunizieren können, ist die Anzahl der Sensoren, die sowohl auf einem Benutzer als auch in seiner Umgebung eingebettet werden können, praktisch grenzenlos. In einer Anwendung haben die Forscher einen Sensor in die digitale Personenwaage von Benutzern und deren Blutdruckmessgeräte eingebaut, um die täglichen Veränderungen im Zusammenhang mit zu viel Flüssigkeitsretention bei Patienten zu quantifizieren. Die resultierenden Daten ermöglichten es ihren Algorithmen, die vom Server verarbeitet wurden, an den das Smartphone seine Daten sendet, eine mögliche Änderung der Dosierung von Blutdruckmedikamenten vorzuschlagen.

Setoet al. nannten die Android-Plattform als einzigartigen Wegbereiter ihrer Arbeit, nicht nur, weil Android-Telefone, wie alle Smartphones, selbst ziemlich leistungsfähige tragbare Computer sind. Da Android Open Source ist, konnten die Forscher mit der SPINE-Plattform für Fernerkundung darüber hinaus entwickeln und ihr eine eigene API namens WAVE (nicht zu verwechseln mit Googles Wave) hinzufügen. In Kombination lassen diese Forschungsplattformen ihnen freien Lauf, um zu experimentieren.

Laut den Forschern besteht der einzige Nachteil der Android-Plattform in dieser Arbeit bisher darin, dass sie Benutzer in Innenräumen nicht lokalisieren kann. Die Forscher verbringen einen Teil ihrer Arbeit damit, das Rad neu zu erfinden, indem sie über Möglichkeiten spekulieren, dies durch die Verwendung von Wifi-Knoten und sogar die visuelle Erkennung von Innenräumen mit der Kamera des Telefons zu erreichen, ohne jemals zu bemerken, dass Skyhook Wireless anscheinend bereits verfügt über eine API und eine internationale Datenbank von WLAN-Netzwerken, die dies bewerkstelligen können.

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