研究人员得出结论，在人口层面上对步行活动进行被动的智能手机跟踪为实施国家健康和死亡风险筛查提供了一种方法。根据伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的Bruce Schatz及其同事进行的一项新研究，对人们步行活动的被动智能手机监测可用于创建人口层面的健康和死亡风险模型。
这项研究发现，智能手机传感器可以准确预测个人的5年死亡风险，最近发表在《PLOS数字健康》杂志上。
以前的研究采用体能测试和自我报告的步行速度来估计特定个人的死亡风险。这些措施侧重于运动质量而不是数量；例如，评估一个人的步态速度已经成为一些临床环境中的常规做法。被动式智能手机活动监测的兴起使得利用类似指标进行人口水平分析成为可能。
用携带的智能手机测量健康，从手机传感器计算出来的人体特征运动
在新的研究中，研究人员对英国生物银行国家队列中的10万名参与者进行了研究，他们佩戴了带有运动传感器的活动监测器1周。虽然手腕传感器的佩戴方式与智能手机传感器的携带方式不同，但它们的运动传感器都可以用来从短时间的行走中提取关于行走强度的信息 - 日常生活中的行走测试版本。
该团队能够利用传感器收集的每天仅6分钟的稳定行走，结合传统的人口统计学特征，成功验证死亡风险的预测模型。利用被动收集的数据，研究人员能够计算出相当于步态的速度。这一数值是独立于年龄和性别的5年死亡率的预测指标，准确率约为70%。
"我们的结果显示，用运动传感器进行的被动测量可以达到与步态速度和步行步伐的主动测量相似的准确性，"作者说。"我们的可扩展方法为实现国家健康风险筛查提供了一条可行的途径"。
Schatz补充说："我已经花了十年时间使用廉价手机来做健康状况的临床模型。这些现在已经在最大的国家队列中进行了测试，以预测人口规模的预期寿命"。
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