De la tastele fizice de pe laptopurile noastre până la butoanele software de pe smartphone-urile noastre, majoritatea ne bazăm pe tastaturi ca modalitate principală de introducere a datelor în lumea digitală. Dar se dovedește că tastaturile noastre ne pot spune, de asemenea, destul de multe despre noi înșine, detectând când suntem obosiți, beți și chiar și atunci când manifestăm semne precoce ale unor tulburări neurologice precum boala Parkinson - poate cu ani înainte ca simptomele să fie mai recunoscute pe suprafață.
Cercetătorii de la Madrid-MIT M + Visión Consortium, o rețea dedicată inovării în domeniul sănătății din Madrid, adună și analizează fracțiile cheie ale voluntarilor cu software și studiază modelele care apar prin învățarea automată. Modelele de dactilografiere individuale au fost deja utilizate pentru a identifica indivizii; unele bănci le-au folosit pentru a crește securitatea la logarea în conturi. Dar, potrivit unei lucrări care urmează să fie publicată în Rapoarte științifice, echipa M + Visión a fost capabilă să ia aceleași date de dactilografiere, combinate cu tehnici de recunoaștere a modelului, pentru a face deosebirea între tastarea făcută când s-a odihnit complet și când voluntarii au fost încredințați să tastați când s-a trezit noaptea. Aceste date ar putea fi, de asemenea, utilizate pentru a detecta afecțiuni neurologice mult mai devreme decât metodele existente.
Pentru a fi clar, echipa colectează numai informații despre momentul apăsării tastelor, nu despre ce taste sunt apăsate. Cercetătorii au dezvoltat programe software care ar putea fi aplicate pe un browser web pentru a urmări cât timp un tastaturist ține apăsat fiecare cheie. Nu este nevoie să folosiți tastaturi specializate și motive puține pentru îngrijorarea vieții private. De fapt, multe tastaturi pentru smartphone-uri terțe adună mult mai multe date despre ceea ce tastăm.
Dar din munca grupului reiese clar că lăsăm în urmă o mulțime de informații atunci când interacționăm cu dispozitivele electronice din viața noastră de zi cu zi.
„De fiecare dată când atingem ceva care are un microprocesor în el, microprocesorul este capabil să măsoare sincronizarea cu o precizie sub-milisecundă”, spune Luca Giancardo, un coleg M + Vision și primul autor al lucrării. "Puteți obține informații potențiale de la un cuptor cu microunde, dar schimbarea software-ului într-un cuptor cu microunde este mult mai dificilă."
Lucrarea se concentrează în principal pe recunoașterea oboselii, deoarece aceasta este una dintre cele mai frecvente forme de afectare motorie. Un grup de voluntari au tastat mai întâi un articol Wikipedia în timpul zilei și apoi au fost rugați să tasteze un alt articol după ce s-au trezit 70 până la 80 de minute după ce au dormit; în ultimul scenariu, momentul apăsărilor lor a fost mai inconsistent. Dar, potrivit MIT, un studiu preliminar care a implicat 21 de voluntari cu Parkinson și 15 persoane, fără boală, a indicat că cei cu Parkinson prezintă o variație mai importantă.
„Există un declin motor cu șapte ani înainte de diagnosticul clinic [este posibil], iar declinul motor continuă”, spune Giancardo. El spune că prinderea unor semne ale bolii mai devreme ar permite neurologilor să regleze tratamentul pe baza declinului motor al pacientului și, poate, în cele din urmă, să oprească declinul mai devreme cu tratamentele care sunt în prezent în dezvoltare.
Tehnica ar putea fi folosită în cele din urmă pentru a testa alte boli neurologice, precum și artrita reumatoidă și dacă persoana care scrie este sau nu. Deocamdată, echipa este concentrată pe dovedirea, îmbunătățirea și perfecționarea metodei lor de detectare a Parkinson cu un studiu mai amplu.
Dincolo de asta, cercetătorii sunt, de asemenea, interesați să adune un ritm mai mare de introducere a tastaturii de la un grup larg de utilizatori, ceea ce ar trebui să le ofere o linie de bază mai bună a modelului de dactilografiere și să îi ajute să diagnostice diferite condiții.
"Sperăm că vom putea colabora cu câțiva jucători mari, astfel încât tehnologia noastră să poată fi inclusă pe platforme mai mari, iar semnalul să poată fi capturat fără intervenția utilizatorului", spune Giancardo. .“
Până când se va întâmpla acest lucru, echipa face câteva servicii de prezentare de date pe cont propriu. Au dezvoltat o aplicație, disponibilă la neuroqwerty.com, care monitorizează tastarea în Windows sau Mac OSX în același mod ca și studiile lor controlate. Tipografii sănătoși își pot împărtăși datele tastaturii, iar utilizatorii care au fost diagnosticați cu Parkinson pot indica faptul că la înscriere, precum și stadiul bolii lor și ce medicamente iau.
