疲劳可以预测吗?能否将危及生命的疲劳与可恢复的疲劳区分开来?
由桑迪亚国家实验室(Sandia National Laboratories)领导的一组研究人员正在通过“健康峡谷”(Canyon for Health，简称R2R WATCH)的辋对辋可穿戴设备寻求这些问题的答案。该研究与新墨西哥大学(University of New Mexico)和国家公园管理局(National Park Service)合作，由国防威胁减少署(Defense Threat Reduction Agency)资助。
疲劳被定义为极度的疲劳，通常是由身体或精神过度劳累或疾病引起的。我们很容易认出自己乏力当它击中时，但原因和严重性往往不清楚。
“我们有时会感觉到我们生病或者压力开始影响我们的健康，”桑迪亚的R2R观看主要调查员荣耀emmanuelAviña说。“通过这项研究，我们希望识别疲劳的预测性签名，量化疲劳的类型。它是可管理的，这意味着在删除原因后，你的身体可以恢复，或者表明可能是一个可能的灾难性健康结果吗？“
在大峡谷的轮辋到边缘徒步旅行者的三年研究试图预测性能和健康的早期发病。第一轮数据收集，最后秋季持有，用于数据收集的可穿戴健身器件，精细认知测试并确定疲劳与认知能力下降之间的相关性。该团队最近进行了第二轮，其中收集了更高质量的数据，并确认了第一轮识别的早期趋势的分析。进一步的研究将优化模型的预测能力。
边缘对边缘:峡谷中的马拉松
研究的早晨，南凯巴布步道的徒步旅行者惊叹于大峡谷对面的新雪，太阳从地平线上探出头来。这是27度。前方是一场体能测试:从轮辋到轮辋21英里，包括1英里的海拔变化，极端的温度波动和下半段上坡的精神挑战。
第一套R2R观看参与者，军事集团，达到上午3点。桑迪亚和联盟团队从志愿者徒步旅行者收集重要的健康信息，管理认知测试并用它们装备可穿戴的健身设备．这些设备将在RIM-to-RIM Trek期间为徒步旅行者的生理变化提供窗口。
“这项研究使我们能够将生理和认知标志与Rim-to-RIM寄存性能相关联，”桑迪亚项目经理Cathy Branda说。“我们还可以比较军事学习参与者对平民志愿者徒步旅行者，对DTRA有益的比较。”
根据EmmanuelAviña的说法，确定哪些生理和认知标志对于预测性能和疲劳来说是一种科学挑战。将这些标记与其不同的传感器技术要求组合成一个可穿戴设备将成为未来的工程壮举。
“我们的最终目标是实时数据分析，”EmmanuelAviña说。“现在我们收集数据并在徒步旅行后下载以进行分析。但是，如果你可以分析数据，那么怎么了？如果实时分析显示出生理，认知或遗传预测的疲劳预测因子的证据，个人可以获得潜在健康问题的早期警告。“
伟大的合作伙伴等于R2R手表的挑战
桑迪亚的R2R观察研究开始于2016年，以回应DTRA呼吁提出评估商业和政府现货的建议可穿戴设备．R2R WATCH是之前一项新墨西哥州大学/国家公园研究的延伸，该研究是由前大峡谷公园管理员艾米丽·皮尔斯于2015年发起的，专注于辋到辋的徒步旅行者的营养摄入。
“未在急响应，临床人口，血液工作和营养数据中拥有多年的经验。我们也感谢国家公园服务允许我们的学习在大峡谷举行，该峡谷提供受控环境和学习性能和疲劳的理想环境，因为徒步旅行者必须在下降到峡谷深处后，“伊曼纽瓦尼亚说。
Sandia提供从可穿戴设备收集数据、融合可穿戴设备的多个数据流、认知测试，生物识别和血样，戏弄有意义的趋势。Sandia在计算分析中的高级能力对于解决这一问题来说至关重要。
分析了军事人员在该研究中产生的数据，以了解国家安全环境中的性能下降。
DTRA化学和生物技术部门的科学技术经理Ed Argenta说，该项目将使DTRA能够使用实时数据收集和定量显示标记如何与非实验室、任务相关的性能任务相关。个体标记的发现将告知哪些可穿戴设备在它们测量的属性和使用的物流方面最有用。
“桑迪亚和新墨西哥大学之间的伙伴关系给DTRA带来了巨大的好处，”Argenta说。“桑迪亚团队与相关军事团体建立了紧密的联系，并招募了一些人参加数据采集事件。收集的数据对分析和算法开发至关重要，Sandia也在管理和执行这些工作。”
阿根廷表示，未提供对医学视角的主题专业知识，并为该项目带来了创新的想法，使项目的数据包和随后的分析受益。
“整体整体，整个团队都很好，我们的部门期待在这项努力下继续与桑迪亚和未经安理会的合作关系，”阿根廷说。“为我们的战争家为生物或化学曝光能力发展提前预警的最终目标是重要的。没有伟大的合作伙伴，它不会陷入僵局。“
R2R WATCH今年秋季第三阶段
该团队将在此秋季的第三阶段收集更多的R2R观看数据。未来的分析将包括检查真正的心率变异性如何捕获疲劳和匹配努力概况，以对徒步旅行前后收集的代谢面板数据的影响。
“和其他人类研究一样，R2R WATCH研究是追求科学和考虑参与者之间的一种平衡。”伊曼纽尔Avina说。“我们不能把设备扔到一个人身上，然后用针扎进去。你必须在关心一个人的全程徒步旅行经历和收集可靠、公正的数据以回答关键研究问题之间取得平衡。”
了下:M2M(机器对机器)
