Tavallinen älykännykkä voi antaa hyvän ennusteen elinajastasi – kuuden minuutin kävelyn perusteella

Kännykän anturit mittaavat terveyttä yhtä hyvin kuin mutkikkaat laitteet, sanoo Yhdysvaltalainen terveystutkija suuraineiston perusteella.

Nykyaikainen kannettava puhelin kertoo käyttäjästään yllättävän paljon, tutkija muistuttaa.

26.10. 2:00 | Päivitetty 26.10. 2:04

Älykännykkä on mitannut brittiläisessä tutkimuksessa yli sadantuhannen aikuisen kävelyä ja liikkeitä. Koottujen tietojen avulla voi ennustaa ihmisen kuolinriskin kuuden minuutin kävelystä.

Ennuste on yhtä tarkka kuin mutkikkaat kyselyt, joissa on selvitelty henkilön kuolinennusteita, tutkimus väittää.

Laita siis älykännykäsi taskuun ja lähde kävelylle. Kuutisen minuuttia riittää.

Sinä aikana kännykän eri anturit mittavat liikkeitäsi. Ne kertovat valveutuneelle tutkijalle, mikä on riskisi kuolla seuraavan viiden vuoden aikana.

Näin sanoo terveyden tutkija ja professori Bruce Schatz Illinoisin osavaltion Urbana–Champaign -yliopistosta Yhdysvalloista. Hän teki tutkimuksen Carl R. Woesen Genomitieteen instituutissa.

Aiemmin kuolemanriskiä on mitattu tutkimalla monella tapaa terveyttä ja arkisen fyysisen aktiivisuuden tasoa.

Tähän on tarvittu puettavia liikkeiden tunnistimia ja esimerkiksi urheilukelloja.

Urheilukellojen suosio on kasvanut. Mutta useimmat meistä omistavat jo älypuhelimen. Niissä on periaatteessa samat anturit kuin kalliissa urheilukelloissa.

Älykännykän kaikkien aktiivisuustietojen kokoaminen on kuitenkin vaikeaa, Schatz sanoo.

Schatz tarkasti siksi ryhmänsä kanssa yli sadantuhannen, tarkalleen 100 655 osallistujan, kännyköistä koottuja tietoja.

Dataa oli koottu Yhdistyneen kuningaskunnan Biopankkiin. Tilastoissa oli tietoja niiden keski-ikäisten brittien terveystietoja, jotka ovat asuneet Britanniassa yli 15 vuotta.

Osana laajempaa tutkimusta koehenkilöt olivat pitäneet ranteissaan liikkeiden tunnistimia viikon ajan. Osallistujista noin kaksi prosenttia oli kuollut seuranneiden viiden vuoden aikana.

Näitä tietoja Schatz tutki koneoppivan mallin avulla. Hänen ryhmänsä kehitti algoritmin, joka arvioi antureista saatua dataa. Otoksen otettiin noin kymmenesosa alkuperäisen aineiston henkilöistä.

Algoritmi arvioi aineistosta kuusi minuuttia kestäneen kävelyn tietoja. Ne oli koottu älykännykän antureihin, jotka mittavat liikettä ja kiihtyvyyttä.

Erityisesti sydän- tai keuhkosairauksista kärsiville algoritmi tuotti hyvän ennustemallin.

Sairaat ihmiset hidastavat ensin kävelyn tahtia, kun he ovat hengästyneitä. Sitten he nopeuttavat tahtia taas lyhyesti, selittää Schatz.

Sitten tutkijat kokeilivat malliaan toisesta ryhmästä saatuihin tietoihin.

Tutkijat määrittivät tälle työlle niin sanotut c-indeksipisteet. Tätä mittaria käytetään yleisesti arvioimaan biostatistiikassa otoksen ja tulosten tilastollista tarkkuutta.

C-indeksin arvoksi Schatz sai 0,72. Lukema on tasavertainen verrattuna muihin arviointimenetelmiin, joita käytetään, kun tutkijat mittavat ihmisen elinajan odotetta.

Ennuste on aivan yhtä hyvä kuin kuin perinteiset menetelmät, joissa arvioidaan riskitekijöitä, vertaa biostatistiikan tutkija Ciprian Crainiceanu Johns Hopkinsin yliopistosta Yhdysvaltain Marylandista.

Alunperin tutkimus käytti liikkeiden tunnistimia ranteissa. Tavallisen älypuhelimen kiihtyvyysanturit pystyvät kuitenkin samaan kävelyjen aikana, sanoo Schatz.

Nyt hän suunnittelee isoa tutkimusta älypuhelimilla. Sen avulla voisi tehdä jopa viikoittaisia ennusteita.

Liikeantureilla voi saada tarpeeksi tarkkoja tuloksia kävelytahdista ja askeltamisesta. Menetelmää voi soveltaa kansallisiin terveystutkimuksiin, Schatz sanoo yliopiston tiedotteessa.

Tutkimuksesta kertoi New Scientist -aikakauslehti. Sen julkisti PLoS Digital Health.

Seuraa ja lue artikkeliin liittyviä aiheita

Osaston uusimmat

Osaston luetuimmat