القاهرة -محمد منصور
طوّر فريق بحثي من جامعة "هوكايدو" اليابانية جهاز استشعار قادر على اكتشاف الأعراض الصحية من خلال تطبيقات الحوسبة الطرفية.
والحوسبة الطرفية هي نموذج حديث للحوسبة، إذ تتم معالجة البيانات وتخزينها بالقرب من المصدر الذي تم إنتاجها فيه، بدلاً من نقلها إلى خوادم بعيدة أو إلى السحابة.
ويتيح هذا النموذج معالجة أسرع للبيانات، وتحسين استجابة الأنظمة، ما يجعله مناسباً للأجهزة التي تحتاج إلى تفاعل سريع أو تعاني من تحديات نقل البيانات، مثل الأجهزة القابلة للارتداء وأجهزة إنترنت الأشياء.
ويعتمد النظام الجديد على رقعة استشعار متعددة الوظائف يمكن ارتداؤها، وجهاز حوسبة محلي كالهاتف الذكي، ما يجعلها قادرة على رصد أعراض مثل عدم انتظام ضربات القلب والسعال والسقوط، وهو ما يُمثّل طفرة في تكنولوجيا التشخيص عن بُعد.
وفي نظام الرقعة الذكية، تقوم الحوسبة الطرفية بتحليل البيانات التي يتم جمعها مباشرة على الهاتف الذكي أو الجهاز القريب، ويساعد هذا في تقليل زمن الاستجابة وزيادة خصوصية البيانات، كما أنه يقلل من استهلاك الطاقة، ما يسمح بتشغيل النظام لفترات طويلة.
وصمم الفريق المستشعرات الموجودة على الرقعة الذكية لقياس عدة علامات حيوية، تشمل النشاط القلبي باستخدام تخطيط كهربية القلب، ومعدل التنفس، ودرجة حرارة الجلد، والرطوبة الناتجة عن التعرق.
وهذه المستشعرات تم تثبيتها على فيلم مرن يُمكن لصقه على جلد المستخدم، ما يجعله مناسباً للاستخدام على مدار اليوم. وتحتوي الرقعة أيضاً على وحدة بلوتوث تتيح الاتصال المباشر بالهاتف الذكي، ما يسمح بنقل البيانات فوراً للمعالجة.
نتائج واعدة
وأجرى الفريق اختبارات أولية على 3 متطوعين ارتدوا الرقعة على صدورهم؛ لرصد تغيرات حيوية في بيئات ذات درجات حرارة مختلفة. كما اختُبرت الرقعة في درجات حرارة تتراوح بين 22 وأكثر من 29 درجة مئوية.
ووفق الدراسة المنشورة في دورية Device، أظهرت الرقعة تغييرات واضحة في العلامات الحيوية للمستخدمين خلال الرصد المتسلسل، ما يشير إلى قدرتها المحتملة على اكتشاف أعراض مبكرة للإجهاد الحراري.
ورغم صغر حجم العينة، تُعد هذه النتائج واعدة وتشير إلى إمكانية استخدام هذه التقنية لرصد المشاكل الصحية المرتبطة بالحرارة وغيرها.
كما طوّر الفريق برنامجاً يعتمد على التعلم الآلي لتحليل البيانات التي تم جمعها بواسطة الرقعة، بالإضافة إلى تطوير تطبيق على الهاتف الذكي للحوسبة الطرفية، ونجح في تحقيق دقة تنبؤية تزيد على 80%، مما يجعل هذه التقنية قابلة للتطبيق في التنبؤ بالعديد من الحالات الصحية.
ويشير الباحثون إلى أن هذه الدراسة تُمثّل خطوة مهمة في دمج المستشعرات المرنة متعددة الوظائف مع تحليلات البيانات الفورية، لمراقبة العلامات الحيوية عن بُعد باستخدام الهاتف الذكي.
ورغم أن النظام لا يدعم حالياً التدريب الكامل لنماذج التعلم الآلي على الهواتف الذكية بسبب تعقيدات معالجة البيانات، فإن الباحثين يرون أن تحسين هذا الجانب سيفتح الأبواب أمام استخدامات أوسع في مجال التشخيص عن بُعد.
تصنيفات
