智能引导:通过远程边缘计算技术实时监控患者活动

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 数字健康数字健康
• 糖尿病管理 糖尿病管理

背景情况:

• 糖尿病足 (DFU) 是一个重大的临床挑战,其复发率和截肢率很高.
• 有效的DFU管理需要严格遵守卸载设备,在现实环境中监控不良.
• 目前用于卸载设备粘附的监测方法缺乏实时数据和可扩展性.

研究的目的:

• 评估SmartBoot边缘计算系统在量化节奏和步数作为数字生物标志物的有效性.
• 评估SmartBoot系统在检测糖尿病足管理下载设备的坚持性方面的准确性.
• 确定在健康个人和DFU患者中SmartBoot系统的用户接受度和感知可用性.

主要方法:

• 集成惯性测量单元 (Sensoria Core) 和智能手表的SmartBoot系统在12名健康成年人身上进行了测试,他们戴着两种可拆卸卸靴子.
• 对节奏和步数的系统输出与黄金标准可穿戴设备进行了验证.
• 与员工记录的日志进行了比较,并使用12名健康参与者和81名DFU患者的技术接受模型 (TAM) 评估了用户体验.

主要成果:

• 在各种步行速度中,SmartBoot系统在测量节奏和步数 (偏差<5.5%) 中表现出高精度.
• 对 Össur 靴子来说,粘附检测的准确性达到了 96%,对于 Foot Defender 靴子来说达到了 97%.
• 技术接受模型 (TAM) 的结果表明,在健康参与者和DFU患者中,强烈的用户接受和感知易用性.

结论:

• 智能启动系统是一个有效和准确的工具,用于量化移动性指标,并检测在DFU管理中对卸载设备的遵守.
• 该系统表现出高精度和强大的用户接受度,表明其作为远程监控可扩展解决方案的潜力.
• 建议在正在进行的DFU患者研究中进行进一步的临床验证,以确认其在现实世界中的疗效.