CC BY
10
Анализ функциональной полноты устройств контроля здоровья
Д.М. Жевакин, С.Н. Широбокова, О.Н. Сериков, М.Е. Диков, Т.И. Перекрестова
Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. Платова, Новочеркасск
Аннотация: В современном мире контроль здоровья является важнейшим элементом повседневной жизни. В статье выделен перечень функциональных возможностей различных устройств (умных часов, фитнес-браслетов) и описаны результаты формализованного анализа функциональной полноты устройств контроля здоровья. На примере двух различных наборов требований пользователя в исследование включены две условные системы, по степени схожести с которыми можно судить насколько анализируемые устройства подходят для данного пользователя.
Ключевые слова: устройства контроля здоровья, фитнес-браслет, сравнительный анализ по функциональной полноте, измерения давления, пульса, ЭКГ, контроль тренировок, анализ соответствия требований пользователя к устройствам, схожесть устройств.
Высокий темп современной жизни не всегда позволяет следить за состоянием здоровья. На рынке присутствует множество устройств, позволяющих отслеживать различные показатели здоровья и физических нагрузок (примеры устройств описаны в источниках [1-4]). Сравнение по критерию функциональной полноты, как отмечается в работе [5-7], позволяет количественно оценить соответствие выбранных для сравнения аппаратных продуктов требованиям пользователя для рационального выбора (примеры использования методики для других предметных областей в [8,9]).
С использованием инструментария [10] проведем анализ шести представленных на рынке умных часов (таблица 1), с возможностью измерения сердечных и физических показателей. Для исследования использованы материалы сайтов фирм разработчиков (документация, руководства, описания функционала устройств). Основные функции, которые могут выполнять данные устройства, отображены в таблице 2.
Введем следующие обозначения: £ = £} (/ = 1,...,б) - множество сравниваемых устройств по контролю здоровья; Г = (гу} (у = 1,...,28) -
множество функций контроля здоровья, реализуемых устройствами (81); X = [хг]} (г = 1,...6;] = 1,...,28) - матрица сравнения по функциональной полноте,
[1, если 1 - я функция реализуется г - ым устройством ее элементы: хг1 = \
[0, если не реализуется.
Таблица №1
Рассматриваемые устройства
Код Название устройства Источник информации (ссылка)
S, CardioQVARK http://cardioqvark.ru/?scroll=about
S 2 GSMIN WP60 http s: //g smin.ru/catalog/krasota_i_zdorove/umnye _chasy_i_braslety/umnye_chasy_s_izmereniem_da vleniya/chasy_gsmin_wp60_s_izmereniem_davlen iya pulsa i ekg chernyy/
S 3 HerzBand Classic ECG http s: //her z.band/fitness-bracelets/herzband-classic-series/HerzBand-Classic-ECG
S 4 Sigma iD.Life https ://www. sigmasport. com/ru/
S 5 BEURER PM45 https://www.beurer-russia.ru/i/product f/207 1.pdf
S 6 No.1 DT28 http s: //smartchasy.com/obzory/obzor-smart-chasov-no-1-dt28-stoit-pokupat-ili-net/
S 7 , S 8 Это условные системы, отражающие разные наборы требований пользователя к функционалу (будут рассмотрены ниже).
Таблица №2
Описание функционала анализируемых устройств
№ Наименование функции S, S 2 S 3 S 4 S 5 S 6 S7 S 8
функции
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
F1 Измерение частоты сердечных сокращений 1 1 1 1 1 1 1 0
f2 Измерение средней частоты сердечных сокращений 1 1 1 1 1 1 1 0
F3 Измерение давления 0 0 1 0 0 1 1 1
F4 Запись ЭКГ 1 1 1 0 1 1 1 0
F5 Измерение пульса 0 1 1 0 1 1 1 1
F6 Контроль глюкозы 1 0 0 0 0 0 1 0
F7 Учет времени тренировок 0 0 0 1 0 0 0 1
F8 Мониторинг сна 0 1 1 0 0 1 0 1
F9 Измерение текущей скорости 0 0 0 1 0 0 0 1
Продолжение таблицы 2
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
F0 Наличие шагомера 0 1 1 1 0 0 0 1
Fn Измерение общего пробега 0 1 0 1 0 1 0 1
F12 Счетчик калорий 0 1 1 1 0 1 0 0
Расход энергии 0 0 0 0 1 0 0 0
Объем вдыхаемого кислорода 0 0 0 0 1 1 0 0
F15 Возможность настройки индивидуальных показателей для измерения давления 0 1 1 0 0 0 1 1
Настройки роста 0 0 0 0 1 0 0 0
F17 Настройки веса 0 1 0 0 1 0 0 0
f18 Настройки возраста 0 1 0 0 1 0 0 0
F,9 Уведомление о звонках 0 1 1 0 0 1 1 1
F 1 20 Уведомление о SMS 0 1 1 0 0 1 1 1
F21 Наличие приложения 1 1 1 0 0 1 1 1
F 1 22 Запись результатов измерений в приложении 1 1 1 0 0 0 1 1
F 1 23 Передача данных врачу 1 0 0 0 0 0 0 0
F 1 24 Отсутствие дополнительных приспособлений 1 1 1 1 0 1 1 1
F25 Защита от влаги 0 1 1 0 0 1 0 1
F26 Отображение времени 0 0 1 1 1 1 0 1
F 1 27 Работа в режиме «секундомер», «таймер» 0 0 1 0 1 1 0 1
F 1 28 Измерение общего времени тренировок 0 1 0 1 0 1 0 1
P(01) = Ы
По данным табл. 2 проведем согласно методике [2] расчет матриц
P (01) 1 ik
G = kk 1 H {hk } (i, k e 1,n). Полученные матрицы:
0 11 11 6 8 11 1,000 0,316 0,316 0,214 0,188 0,263
2 03 3 5 4 0,316 1,000 0,700 0,300 0,273 0,571
2 30 4 5 2 11; Gik 0,316 0,700 1,000 0,238 0,273 0,737 ;
5 11 12 0 9 = 0,214 0,300 0,238 1,000 0,111 0,250;
5 11 11 7 0 9 0,188 0,273 0,237 0,111 1,000 0,350
3 53 4 4 0 0,263 0,571 0,737 0,250 0,350 1,000
1,000 0,750 0,750 0,375 0,375 0,625
Hk =
0,353 1,000
0,353 0,824
0,333 0,667 0,556 1,000
0,273 0,545 0,545 0,182
0,313 0,750 0,875 0,313 0,438
0,824 0,353 0,353 0,706 1,000 0,294 0,353 0,824 0,222 0,556 1,000 0,636 1,000
:
Получим логические матрицы отношения поглощения (включения) путем преобразования матриц Рк01), Ок, Нк при пороговых значениях ер = 10; еg = 0,70 еН = 0,70 соответственно [5-6]:
( ) — Г1,еслиРГ <8р и г* к;
Р0 = {рОк } = ^ }, Н0 = {НО } (г, к е 1, л), рОк =\ р
[0, если рк0Г) > 5р или г = к;
о = Г1,еслиgгk и г* к; ^о =| 1,еслиН1к >51г и г* к; г [0,еслиg гк или г = к; 1к [0,еслиНгк <5Н или г = к;
где ер, ер еН - выбранные граничные значения. При ер = 10; еg = 0,70 еН = 0,70 получаем следующий вид матриц:
0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0
101111 001000 001001
(01) 1 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 Р(01) = • О = • Н =
0 1 0 0 0 1 0' 0 0 0 0 0 0 0' 0 000000
100101 000000 000000
111110 001000 011000
Построенные по матрицам Р0, О0 и Н0 графы наглядно показывают различия в функциональных возможностях исследуемых устройств. По графу превосходства (рис. 2а), видно, какие из сравниваемых устройств и насколько превосходят друг друга. При пороговом значении Бр =10, устройства Б2 и ^^ обладают наибольшей функциональной полнотой, превосходя устройства Б1, и 55. Устройство превосходит устройство Б1 и 54, а устройства Б2, и не имеют взаимного превосходства.
Насколько исследуемые устройства схожи по функционалу можно оценить по матрице О = Граф подобия между сравниваемыми
устройствами (рис. 2б) построен по матрице О0 для порогового значения sg = 0,70. Граф иллюстрирует, что устройства 52, имеют наиболее высокую
степень подобия. Устройства Б2 и подобны друг другу на 70%, а и подобны друг другу на 73,68%. Степень подобия между собой остальных устройств - менее 70%, поэтому они в графе не имеют взаимных связей.
На основе матрицы H0 построен граф поглощения (рис. 2в), для порогового значения =0.70. Из рисунка видно: устройства S2, Sз и Sб имеют взаимное поглощение, а также устройства S2 и поглощают устройство Sl.
Рис. 2. - Граф превосходства при бр = 10 (а), граф подобия при ^ = 0,70 (б) и
граф поглощения при £/,=0,70 (в) Кроме сравнения функционала устройств между собой пользователю важно определить, какие из них позволяют в наибольшей степени решить его задачи. Чтобы подобрать такие устройства необходимо провести сравнительный анализ с «условным» устройством по контролю здоровья. Для этого условного устройства пользователь, исходя из условий использования и типов необходимых приложений, формирует список предпочтительных функций [5-6]. Допустим, что пользователем выделены в качестве предпочтительных функции с упором на контроль здоровья для прибора S7 или с упором на занятия спортом для прибора Ss (таблица 2, колонки 9,10).
В результате перерасчета матриц , Н1Гс с учетом добавления
условных систем S7 и S8 и их преобразования в логические матрицы отношения поглощения (включения) для пороговых значений ер = 8; её = 0,60; б, = 0,80 соответственно, графы, построенные на их основе, примут вид, как на рис. 3. На графе превосходства (рис. 3а, при £р =8) видно, что устройства S2, S3, Ss обладают наибольшей функциональной полнотой, превосходя устройства S1, S4, S5, S7. Устройство Sб превосходит устройства S1, S4 и S5. Устройства S5 и S7 превосходят устройство S4, а устройства S2, Sз и Ss не имеют взаимного превосходства. Граф подобия между сравниваемыми устройствами (рис. 3б), построенный по матрице О0 при ££=0,60,
иллюстрирует, что группа из пяти устройств имеет более высокую степень подобия: Б2, Б3, Бб, Б7, 58. Устройства Б2 и 53 подобны друг другу на 70%, устройства Б3 и Б7 на 61,111%, устройства Б3 и Б8 на 61,905%, а также устройства и подобны друг другу на 73,68%. Вершины графа, соответствующие остальным устройствам, не имеют в графе взаимных связей, поскольку подобны между собой менее чем на 60%. Из рис. 3в видно: устройства Б2, Б3, и имеют взаимное поглощение, а также устройства Б2, Б3 и Бб поглощают устройство Б7, а устройство Б7 поглощает устройство 5].
Рис. 3. - Граф превосходства при sp = 8 (а), граф подобия по реализуемым функциям при sg = 0,60 (б), граф поглощения при sh = 0,80 (в)
В результате применения рассмотренной методики еще на стадии предварительного анализа можно исключить из дальнейшего рассмотрения устройства по отслеживанию здоровья, в которых не реализуются нужные пользователю функции по контролю здоровья. Пользователю предоставляется возможность количественно оценить степень соответствия устройства его требованиям к функционалу, сформировать группу устройств, имеющих схожую функциональную полноту. Далее он может сопоставить их стоимость, другие характеристики и сделать окончательный выбор.
Литература
1. Синютин С.А., Леонова А.В. Интегрированные в одежду электроды для регистрации ЭКГ // Инженерный вестник Дона. 2019. №1. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2013/2029.
2. Wooseong Jeong, Jinkyu Song, Jihoon Bae, Koteeswara Reddy Nandanapalli, Sungwon Lee. Breathable Nanomesh Humidity Sensor for RealTime Skin Humidity Monitoring // American Chemical Society. 2019. URL: doi.org/10.1021/acsami.9b17584.
3. Yuhao Liu, Matt Pharr, Giovanni Antonio Salvatore. Lab-on-Skin: A Review of Flexible and Stretchable Electronics for Wearable Health Monitoring // American Chemical Society. 2017. URL: doi.org/10.1021/acsnano.7b04898.
4. Никитин П.В., Мурадянц А.А., Шостак Н.А. Мобильное здравоохранение возможности, проблемы, перспективы // Клиницист. 2015. №4. С. 13-21.
5. Хубаев Г.Н. Сравнение сложных программных систем по критерию функциональной полноты // Программные продукты и системы (SOFTWARE&SYSTEMS). 1998. №2. С. 6-9.
6. Хубаев Г.Н. Сегментирование рынка на основе различий в требованиях покупателей к функциональной полноте товара: универсальная методика (на примере программных продуктов) // Наука и бизнес: пути развития. 2019. № 3 (93). С. 219-224.
7. Щербаков С.М. Метод анализа сложных систем по критерию функциональной полноты: расширение и адаптация // Системное управление. 2010. №2(8). URL: sisupr.mrsu.ru/wp-content/uploads/2015/02/SCHERBAK0V_1.pdf
8. Широбокова С.Н., Сериков О.Н. Формализованный анализ функциональной полноты систем видеоаналитики // Инженерный вестник Дона. 2019. №1. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2019/5465.
9. Мирошниченко И.И., Щербаков С.М., Клименко A.A., Самарская MB. Сравнительная оценка функциональной полноты программных средств автоматизированного формирования учебно-методической документации // Прикладная информатика. 2019. Т.14. № 6 (84). С. 5-12.
10. Хубаев Г. Н., Щербаков С. М., Аручиди Н. А. ПС анализа сложных систем по критерию функциональной полноты
«Ireland» // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ RUS №2009615296. М.: РОСПАТЕНТ, 2009.
References
1. Sinyutin S.A., Leonova A.V. Inzhenernyj vestnik Dona, 2013, №4. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2013/2029.
2. Wooseong Jeong, Jinkyu Song, Jihoon Bae, Koteeswara Reddy Nandanapalli, Sungwon Lee. American Chemical Society 2019. URL: doi.org/10.1021/acsami.9b17584.
3. Yuhao Liu, Matt Pharr, Giovanni Antonio Salvatore. American Chemical Society. 2017. URL: doi.org/10.1021/acsnano.7b04898.
4. Nikitin P.V., Muradyan A.A., Shostak N.A. Clinician. 2015. №4. pp. 13-21.
5. Khubaev G.N. Programmnye produkty i sistemy (Software&Systems). 1998. №2. pp. 6-9.
6. Khubaev G.N. Nauka i biznes: puti razvitiya.2019. № 3 (93). pp. 219-224.
7. Shcherbakov S.M. Sistemnoe upravlenie. 2010. №2 (8). URL: sisupr.mrsu.ru/wp-content/uploads/2015/02/SCHERBAK0V_1.pdf.
8. Shirobokova S.N., Serikov O.N. Inzhenernyj vestnik Dona, 2019. № 1. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2019/5465.
9. Miroshnichenko I.I., Shcherbakov S.M., Klymenko А.А., Samarskaya М^. Prikladnaya informatika. 2019. V.14. № 6 (84). pp. 5-12.
10. Khubaev G.N., Shcherbakov S.M., Aruchidi N.A. Svidetel'stvo ob oficial'noj registracii programmy dlya EVM RUS №2009615296. 2009.
