Big data могут помочь в борьбе с гиподинамией
Ученые Стэнфордского университета провели крупное исследование, собрав и проанализировав информацию, полученную по технологии big data более чем от 717 тыс. владельцев смартфонов в 111 странах, сообщает журнал Wired.
Целью исследователей было выяснить, как такие факторы, как пол, уровень физической активности и место проживания влияют на склонность к малоподвижному образу жизни и полноте.
Один из главных выводов, к которому пришли эксперты: ожирению более других подвержены жители стран, в которых ученые заметили "неравномерность активности". Чем больше в стране разрыв между теми, кто много и мало ходит пешком, тем чаще у населения будет наблюдаться лишний вес. В самых "худых" странах все жители, как правило, проходят схожее расстояние в день.
Цель исследования - способствовать дальнейшему совершенствованию диагностики и предупреждению болезней с использованием технологии big data. Каждый год от заболеваний, связанных с малоподвижным образом жизни (гиподинамией) и ожирением (диабет, болезни сердца, рак мочевого пузыря), умирает 5 млн человек. Эта цифра сопоставима с населением небольшой страны, такой как Норвегия (между тем согласно анализу данных, жителей Норвегии эта проблема касается в меньшей степени). В числе лидеров - стран, где жители в среднем делают от 6 тыс.шагов в день - оказались Китай, Япония, Швеция, Испания, Россия, Украина и Белоруссия.
"До сих пор мы имели очень ограниченное представление о том, насколько люди активны, - говорит Тим Альтхофф, соискатель степени доктора в области компьютерных наук и главный автор исследования. - Смартфоны дают нам беспрецедентную возможность лучше понимать, чем люди занимаются целый день, и как это влияет на их здоровье". Подобные ожидания высказывались сторонниками "цифрового здравоохранения" с момента, как на рынок вышел первый iPhone.
Исследователи выявили, что жители США и Мексики в среднем проходят за день одинаковое число шагов, однако в США результат распределен очень неравномерно, и уровень ожирения в этой стране выше.
"Дело не только в поведении индивидуумов, но и в месте их проживания", - утверждает Эбби Кинг, специалист в области здравоохранения и один из авторов стэнфордского исследования.
По ее мнению, данные, сгенерированные гаджетами, могут пригодиться для того, чтобы вовремя засечь тенденцию к ухудшению здоровья у пациентов и "перехватить их на пути к ожирению с помощью мобильного приложения". Однако существуют три крупные помехи.
Во-первых, данные, предоставляемые встроенными шагомерами в смартфонах, ненадежны, так как для оценки активности важно не только объем нагрузки, но и ее качество. Подъем по лестнице дает большую нагрузку, чем просто ходьба пешком, но мобильные приложения, как правило, не делают разницы.
Датчики смартфонов способны делать различия между движениями, однако детализация уравнивается алгоритмами обработки данных, иначе стоимость их хранения была бы очень высока, а батарейки смартфонов разряжались бы через 1-2 часа использования.
Во-вторых, фитнес-приложения не учитывают такой фактор, как уровень дохода, который косвенно влияет на здоровье человека, определяя, например, его рацион. Данные о калорийности пищи тоже не всегда доступны, даже если владелец смартфона ведет дневник питания.
В-третьих, получить доступ к данным о физической активности пользователей для ученых сложно, потому что компании - производители смартфонов не согласятся предоставить их бесплатно. Основная область применения мобильных данных - таргетированная реклама, в то время как широкое использование в медицине требует их законодательного признания в качестве общественного блага.
Вig data и физическая активность
Врач-эндокринолог Лиана Григорян, основатель сервиса "Доктор в кармане" рассказала "+1", что компания - производитель одних из самых популярных фитнес-браслетов до 30% своей выручки получает не с продажи приборов, а непосредственно с продажи данных.
"Суммарные, отсортированные и обработанные данные можно только купить, причем их стоимость растет", - поделилась эксперт.
По ее словам, приложения, которые просто предоставляют человеку анализ его активности и информируют о рисках для здоровья, не мотивируют его заниматься собой долго; основной проблемой таких программ является отсутствие за ними медицинской или консультационной услуги.
"Данные о физической активности должны анализироваться вместе с результатами обследований - только в этом случае можно говорить об адекватности рекомендаций. И только в этом случае мотивация становится действительно серьезной, так как выводы о состоянии здоровья и рекомендации по его улучшению обоснованы многофакторным анализом медицинских показателей", - утверждает врач.
На вопрос о том, используется ли технология big data в российской медицине, эксперт ответила отрицательно. "Данные не собираются и не обрабатываются, не может идти никакой речи о какой-либо системе big data в российской медицине", считает Лиана Григорян.
