Модель по 3D-движению 3328 человек предсказала 1887 показателей здоровья

Анализ трехмерного движения скелета 3328 взрослых участников позволил спрогнозировать показатели состояния 18 систем организма, согласно публикации на nature.com nature.comnature.comnature.comОткрыть источник ↗. Для регистрации биомеханики использовалась одна глубинная камера, фиксировавшая выполнение пяти двигательных тестов. Сформированные математические векторные описания движения статистически значимо предсказали 1887 из 3210 протестированных фенотипов.

Мультисистемные маркеры

Вместо стандартных вычисляемых параметров, таких как темп и длина шага, алгоритм анализирует совместное смещение всех суставов тела во времени. Полученные векторные представления превзошли традиционные метрики в прогнозировании возраста (коэффициент Пирсона r = 0,69), индекса массы тела (r = 0,91) и площади висцеральной жировой ткани (r = 0,83). Добавление данных походки к базовой модели из возраста, роста, массы тела и объема висцерального жира улучшило предсказание показателей во всех 18 системах у мужчин и в 17 из 18 у женщин.

Анатомическая локализация

Анализ исключения отдельных анатомических сегментов выявил неравномерное распределение диагностической информации по телу. Динамика движений нижних конечностей внесла основной вклад в оценку метаболизма и уровня физической истощенности. Движения торса оказались наиболее тесно связаны с параметрами сна и показателями образа жизни. Результаты демонстрируют возможность использования биомеханики как пассивного маркера клинического статуса.