用智能手表数据测量长期心脏压力动态

杜克大学的生物医学工程师已经开发出一种方法，使用可穿戴设备（如智能手表）的数据来数字模拟一周内个人“心跳”的价值之前的记录只持续了几分钟

称为纵向血流动力学映射框架（LHMF），该方法创建特定患者血流的“数字双胞胎”，以评估3D特征这一进展对于改进当前评估心脏病或心脏病发作风险的黄金标准非常重要，该标准使用了一个很短的时间内的快照——这是一种对疾病进展长达数月的有力方法

该研究是与LawrenceLivermore国家实验室的计算科学家合作进行的，并于152023年在高性能计算、网络、存储和分析国际会议（SC23）上发表该会议是高性能计算领域的领先全球会议

“在一天内对患者的三维血流进行建模将需要大量的工作来计算一天中最好的超级计算机的时间，”曼达兰德尔斯、阿尔弗雷德·温伯恩和维多利亚·斯托维尔大学生物医学科学副教授、杜克大学实验室的博士助理Cyrus Tanade说“如果我们想获得长时间的血流动力学，我们需要一种放射转移解决方案来实现3D个性化模拟。”

在过去的十年里，研究人员在通过个人特定的血管靶向测量法精确建模压力和强制产生的血流方面取得了稳步进展Randles是该领域的领导者之一，他开发了一个名为HARVEY的软件包，以使用世界上最先进的超级计算机来应对挑战

这种冠状病毒数字双胞胎最常见的用途之一是确定是否应该对其他患者进行治疗以缓解疼痛这种计算方法与将问题的导线读入动脉本身的传统方法相比，是一种无创的方法

尽管该应用程序需要手动完成心跳模拟和单次快照的工作，但现场的目标是跟踪患者离开医院后数周或数月的压力动态然而，为了在杜克集团的计算机集群上获得10分钟的模拟数据，他们不得不将其锁定四个月