Các nhà nghiên cứu tại University of Missouri cho rằng độ nhớt của máu là chỉ số quan trọng nhưng thường bị bỏ qua khi đánh giá sức khỏe. Họ đã phát triển một thiết bị không xâm lấn sử dụng sóng siêu âm và phần mềm phân tích để theo dõi độ nhớt theo thời gian thực mà không cần lấy máu.
Theo Nilesh Salvi từ Mizzou’s College of Agriculture, Food, and Natural Resources, máu dày làm tim phải làm việc nhiều hơn và có thể làm tăng nguy cơ tắc mạch hoặc tổn thương mô. Độ nhớt liên quan đến sáu trong số mười nguyên nhân gây tử vong hàng đầu ở Hoa Kỳ, gồm bệnh tim, ung thư và đột quỵ.
Phương pháp dùng sóng liên tục để làm dao động máu và một thuật toán phân tích cách sóng đi qua cơ thể. Thiết bị này có nguồn gốc từ cảm biến theo dõi dầu động cơ do Salvi từng phát triển, với lời khuyên của Jinglu Tan. William Fay khuyến khích nhóm nghiên cứu khám phá ứng dụng lâm sàng. Nhóm đang chuẩn bị thử nghiệm trên người và công bố trong Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control.
Từ khó
- độ nhớt — Sự dày đặc của chất lỏng trong cơ thể.độ nhớt máu
- sức khỏe — Tình trạng tốt của cơ thể và tinh thần.
- nguyên nhân — Điều khiến một việc xảy ra.
- công nghệ — Cách thức sử dụng kiến thức để tạo ra thiết bị.
- giám sát — Theo dõi tình hình hoặc quá trình.
Mẹo: di chuột, dùng phím Tab hoặc chạm vào các từ được tô sáng trong bài để xem định nghĩa nhanh ngay khi bạn đọc hoặc nghe.
Câu hỏi thảo luận
- Bạn nghĩ công nghệ đo độ nhớt máu có ảnh hưởng gì đến sức khỏe cộng đồng?
- Tại sao việc theo dõi độ nhớt máu lại quan trọng cho việc điều trị bệnh nhân?
- Bạn có tin rằng đo độ nhớt máu sẽ trở thành một chỉ số sinh tồn quan trọng trong tương lai không? Tại sao?
Bài viết liên quan
Mô hình NMR mới giúp cải thiện độ nét ảnh MRI
Các nhà nghiên cứu ở Rice University và Oak Ridge National Laboratory phát triển khung lý thuyết chế độ riêng NMR. Phương pháp dùng phương trình Fokker-Planck liên kết chuyển động phân tử với tín hiệu MRI và tái tạo phép đo thực nghiệm.
Tại sao mô hình ngôn ngữ lớn khó nhân số bốn chữ số
Một nghiên cứu do University of Chicago dẫn đầu giải thích vì sao nhiều mô hình ngôn ngữ lớn không nhân đúng hai số có bốn chữ số. Nghiên cứu so sánh huấn luyện tinh chỉnh tiêu chuẩn và phương pháp Chuỗi suy luận ẩn (ICoT) và thấy ICoT giúp mô hình lưu và dùng kết quả trung gian.