人工智能如何帮助宇航员在太空中保持健康

2019-12-22 15:27 | 达峰网

人工智能如何帮助宇航员在太空中保持健康

人类已经进化了数百万年,以生活在地球上。现在,人类正在计划进行长时间的太空任务,这将要求他们在太空中居住更长的时间。NASA计划在2025年之前将人类送上小行星,并在2030年代将其送上火星。NASA的“火星之旅”是有史以来时间最长的载人航天任务,将要求人类在太空中生活三年以上。尽管宇航员可以适应太空,但是长时间太空旅行会给人体带来压力,返回地球的宇航员会经历视力,平衡力,力量,协调性和血压的变化。

在地球上,人体肌肉抵抗重力,但在没有重力的空间中,肌肉萎缩,宇航员失去肌肉。由于微重力作用,宇航员可以在不到6个月的时间内损失多达50%的肌肉。在太空中,矿物质以比地球上更高的水平从人体排出,导致骨骼密度每月下降1%。相比之下,地球上老年人的骨质流失率每年约为1%。宇航员有患骨质疏松症的风险,可能导致骨折和过度驼背。这种脆弱导致他们跌倒的风险高40%,髋部骨折的风险高25%,死亡的风险高82%。

长时间太空飞行的宇航员需要有关其肌肉和骨骼质量的直接反馈。美国国家航空航天局(NASA)正在与太空健康转化研究所(TRISH)合作,开发创新的方法来保持人类在太空中的健康。TRISH是由贝勒医学院领导的财团,其中包括CalTech和MIT。该财团正在利用最先进的生物医学研究方法,并实施“从太空到太空”的模型,以将新的先进方法应用于太空中的宇航员。

今年TRISH授予一个叫做研究赠款空间可行性身体成分和体型分析持续时间长特派团(ASTRO3DO)到约翰·谢泼德博士在AI精密卫生研究所在夏威夷大学(AI-PHI)癌症中心。这项研究是AI-PHI,NASA和UCSF之间的合作。AI-PHI的联合创始人兼首席研究员John Shepherd博士以其使用AI分析医学图像的专业知识而享誉全球。彼得·萨达夫斯基(Peter Sadowski)博士是AI-PHI机器学习的联合创始人兼联合总监,是深度学习领域的杰出专家。Shepherd博士和Sadowski博士正在进行一些最先进的AI研究在世界上。对于这项研究,Shepherd博士和Sadowski博士正在与NASA Johnson Space Center的骨骼和矿物质实验室的生物医学科学家和科学负责人Jean Sibonga博士,以及助理教授兼整形外科医生Aenor Sawyer博士进行合作在旧金山的加州大学旧金山分校。功能下降的最直观的警告标志是身体形状的改变。身体形状是所有omic过程的产物。AI-PHI的研究人员正在研究身体形状信息如何与诸如强度,身体组成和血液生物标志物等健康标志物相关。3D光学模型可以准确地估计骨骼和身体的成分,并可以用于监测身体虚弱的风险。研究人员可以通过使用AI分析这些数据来学习很多东西。

ASTRO3DO研究的目的是开发突破性的方法,以帮助宇航员为长期太空飞行做准备,例如NASA的“火星之旅”。该团队正在使用AI设计定制的3D光学扫描仪,以监控宇航员在太空中的身体成分。目的是确定3D光学相机的最佳性能和空间可行性,以收集人体视图,并探索3D光学派生的全身成分的精度。Shepherd博士计划利用他在NIH支持的Shape Up中学到的知识!研究并将其应用于宇航员。该小组将在太空舱内安装几个小型摄像机以收集数据。宇航员在太空中漂浮时会旋转,因此可以捕获他们的整个身体。使用3D扫描仪监控身体形状可提供有关人体健康变化的非常有价值的反馈,而3D扫描仪是安全,廉价且可访问的

该ASTRO3DO研究小组将开发风险降低到人类的健康和性能,有效的方法为航天员监视和测量骨骼和肌肉质量,帮助他们甚至更长的探索任务做准备突破的方法。从长途飞行返回的宇航员具有肌肉减少症和恶病质的脆弱特征,甚至在火星上可能会发展成骨质疏松症,从而导致椎骨或髋部骨折并出现后凸畸形。

这项研究将使用3D光学扫描以及对流体重新分配的调整来监测身体虚弱的风险。当前的3DO模型可以准确估计骨骼和身体的组成,但缺乏空间适应的经验。为了模拟空间,Shepherd的团队将进行研究以选择硬件,算法,并使用微重力类似物来增强模型,并将为抛物线飞行期间的微重力测试构建空间可行的原型。这项研究的长期目标是创造一种空间可行的装置和方法,以量化宇航员的脆弱性和跌倒造成的骨折风险。中心假设是,当前的人体成分3DO模型可以适应空间可行的硬件以及与适应空间相关的挑战

该研究的具体目标是:

·为了确定3D光学相机收集人体视图的最佳性能和空间可行性,方法是使用拟人化体模表征分辨率,成帧速率,采集精度和对比度细节特征。

·探索并确定3DO衍生的全身成分(瘦肉,脂肪,脂肪百分比,BMD),特殊区域(内脏脂肪,皮下脂肪,腰椎BMD)和自动人体测量学的准确性和精密度,使用姿势变化,受限视图扫描,与标准方法(DXA和高分辨率3DO)相比,姿态已删除。

·识别3DO人体成分和自动人体测量法由于使用替代条件(姿势,姿势,反向重力,反靴),浮力(水下)和微重力(蹦床顶点)而受到空间适应的影响而导致的精度和精度限制。

·构造并描述抛物线飞行过程中微重力条件下空间可行原型的性能。

这项研究是令人难以置信的新颖,因为它将导致开发一种新的方法,该方法可以为太空中容易出现肌肉和骨骼流失的宇航员测量身体成分。它也直接适用于可能患有类似癌症恶病质的癌症患者。身体成分的测量是癌症研究的一个相对较新的领域,对理解肥胖和体形如何促进癌症的发展和癌症的后果具有直接的意义。ASTRO3DO的结果该研究将直接适用于癌症恶病质的研究,研究结果将用于更好地理解和预防与癌症相关的肌肉浪费,从而改善癌症患者的生活质量。Shepherd博士计划在夏威夷大学癌症中心对恶病质患者进行随访研究。

世界各地的科学家都在使用包括AI在内的最先进的技术,以使宇航员能够监控自己的健康状况,精确地调整其营养状况并调整其健身训练,以最大程度地减少太空中的肌肉损失。这类研究的结果是,有一天,我们也许能够修复与生物衰老过程相关的人体损伤,并恢复老年人的免疫系统功能。这项研究可以帮助人类安全地前往火星,同时可以以一种非常实用的方式帮助地球上的人类延长健康的寿命。

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