运动传感器在识别有受伤风险的马方面显示出希望

华盛顿州立大学的研究人员正在测试和改进一个3盎司的小型传感器，该传感器能够在一秒钟内记录2400个运动数据点，这可能是减少赛马受伤人数的关键

在华盛顿州立大学兽医学院的Warwick Bayly博士的带领下，研究人员使用StrideSAFE公司开发的生物识别传感器来跟踪纯种马在美国一些顶级赛道上比赛和训练的情况

利用收集到的数据，该团队能够识别出与受伤风险增加相关的微小步幅变化，从而在灾难性故障发生之前进行干预。在《美国兽医协会杂志》发表的一项案例研究中，研究人员重点介绍了2023年丘吉尔唐斯的三匹马

“这些赛马在比赛前会接受广泛的检查，但灾难性的伤害仍然会发生，这并不是因为它们踩进了一个洞或迈出了一个糟糕的一步。很大一部分赛马的预先存在的病理在临床检查中并不明显，”WSU的马外科住院医师Denise Mc Sweeney博士说，她是这项研究的第一作者

“根据我们的传感器数据，我们知道大多数灾难性伤害都有不同的步幅模式。现在我们可以看到他们的步幅有什么问题，并在严重伤害发生之前介入。”

传感器测量马移动腿和身体的速度和方向的变化，并生成其步幅模式的图表。这些数据由一种算法处理，并与来自高性能、健康赛马的“理想步幅”进行比较

该算法还使用了6500多次起跑的数据，识别出了与遭受灾难性伤害的马产生的步幅的相似之处。根据步幅偏离理想步幅的程度以及与受伤相关步幅的相似程度，为马分配了1到5的受伤风险系数。

5的马遭受灾难性伤害的可能性是接近理想步幅1的马的950倍。在被追踪的马匹中，70%属于第1类，3.5%属于第5类。Mc Sweeney说：“我们知道每1000匹马中大约有1.25人受到灾难性伤害，但在此类事件发生之前识别这些马就像大海捞针一样，因为它们在赛前检查中往往主观上是健全的，而且许多马的表现没有任何下降。”。“但如果你能缩小范围，就像我们在该组中的3.5%一样，干预起来要容易得多，希望能防止受伤。”

为了测试和改进算法，从2023年4月29日到7月2日，在肯塔基州的丘吉尔唐斯和埃利斯公园开始，在马身上放置了一个传感器。Mc Sweeney负责收集高危马的临床数据

在他们的案例研究中，研究小组重点研究了一对3岁的小马和一匹4岁的种马，标记为第5类。在每种情况下，传感器都会提醒兽医和培训师注意潜在的伤害风险，促使诊断成像证实灾难性肌肉骨骼损伤的风险增加。每匹马在返回赛道前都有时间恢复，避免了灾难性的伤害

Mc Sweeney说：“这些是这项技术如何防止马匹受伤的典型例子。”。“有了这些信息，驯马师和他们的兽医能够踩下刹车，现在这些马的职业生涯将更长，希望能避免灾难性的伤害。”Mc Sweeney希望这些传感器能成为所有纯种赛马和训练的标准

“我相信这将产生巨大的影响，”她说。“传感器可以拯救马匹和骑师的生命——他们已经做到了。”

自2020年传感器在校园希区柯克研究赛马场进行测试以来，WSU一直在与StrideSAFE合作。WSU是美国唯一一所拥有专门研究赛道的大学。从那里开始，传感器被部署在西雅图的Emerald Downs赛马场，此后已在美国10条主要赛道上使用，包括萨拉托加、贝尔蒙特、基兰和邱吉尔·唐斯 More information: Denise Mc Sweeney et al, Using accelerometers to identify a high risk of catastrophic musculoskeletal injury in three racing Thoroughbreds, Journal of the American Veterinary Medical Association (2024). DOI: 10.2460/javma.24.02.0114

Journal information: Journal of the American Veterinary Medical Association