Forscher der Texas A&M University haben ein nahezu unsichtbares E-Tattoo entwickelt, das das Messen des Blutdrucks erleichtert
Der Blutdruck ist einer der wichtigsten Indikatoren für die Herzgesundheit, aber es ist schwierig, ihn außerhalb eines klinischen Umfelds häufig und zuverlässig zu messen. Seit Jahrzehnten sind manschettenbasierte Geräte, die sich um den Arm zusammenziehen, um eine Messung zu ermöglichen, der Goldstandard. Forscher der Texas A&M University und der University of Texas at Austin arbeiten daran, dies zu ändern und eine kontinuierliche Überwachung zu ermöglichen, die einen umfassenderen Überblick über den Blutdruck bietet als der einzelne Schnappschuss, der mit den Manschetten geliefert wird. Die Forscher entwickelten ein elektronisches Tattoo, das stundenlang bequem am Handgelenk getragen werden kann und kontinuierliche Blutdruckmessungen mit einer Genauigkeit liefert, die fast alle heute auf dem Markt verfügbaren Optionen übertrifft.
Smartwatches sind jedoch noch nicht bereit für die exakte und dauerhafte Blutdruckmessung. Das liegt daran, dass die Uhren am Handgelenk herumrutschen und möglicherweise weit von den Arterien entfernt sind, was es schwierig macht, genaue Messwerte zu liefern. Und die lichtbasierten Messungen können bei Menschen mit dunkleren Hauttönen und/oder größeren Handgelenken falsche oder unregelmäßige Werte liefern. Das E-Tattoo macht für die mobile Blutdruckmessung Sinn, weil es sich in einem klebenden, dehnbaren Material befindet, das angenehm zu tragen ist und nicht herumrutscht. Das Material ist eine sehr dünne Kohlenstoffschicht namens Graphen, ähnlich wie wir es in Graphit oder Bleistiften sehen, aber die Atome sind präzise nebeneinander platziert, um eine bis wenige Atomschichten zu bilden.
Das Gerät nimmt seine Messungen vor, indem es einen elektrischen Strom in die Haut gibt und dann die Reaktion des Körpers analysiert, die als Bioimpedanz bekannt ist. Es besteht eine Korrelation zwischen Bioimpedanz und Blutdruckänderungen, die mit Änderungen des Blutvolumens zu tun hat. Die Korrelation ist jedoch nicht besonders aussagekräftig, daher musste das Team ein maschinelles Lernmodell erstellen, um die Verbindung zu analysieren und genaue Blutdruckmesswerte zu erhalten.
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