مراجعة – أجهزة استشعار قابلة للارتداء الذكية لمراقبة الصحة ونمط الحياة: الحلول التجارية والناشئة Review—Smart Wearable Sensors for Health and Lifestyle Monitoring: Commercial and Emerging Solutions

المجلة: ECS Sensors Plus، المجلد: 3، العدد: 1
DOI: https://doi.org/10.1149/2754-2726/ad3561
تاريخ النشر: 2024-03-01

يرجى الاستشهاد بالنسخة المنشورة

كوساك، نيو مكسيكو ©، فينكاترامان، بي. دي ©، رضا، يو وفايسال، أ (2024) مراجعة – أجهزة استشعار ذكية قابلة للارتداء لمراقبة الصحة ونمط الحياة: الحلول التجارية والناشئة. ECS Sensors Plus، 3 (1). 017001 ISSN 2754-2726
DOI: https://doi.org/10.1149/2754-2726/ad3561
الناشر: IOP Publishing
النسخة: النسخة المنشورة
تم التنزيل من: https://e-space.mmu.ac.uk/634323/
حقوق الاستخدام:

الملكية الإبداعية: النسبة 4.0
معلومات إضافية: هذه مقالة مفتوحة الوصول ظهرت لأول مرة في ECS Sensors Plus

استفسارات:

إذا كان لديك أسئلة حول هذه الوثيقة، اتصل بـ openresearch@mmu.ac.uk. يرجى تضمين عنوان URL للسجل في e-space. إذا كنت تعتقد أن حقوقك، أو حقوق طرف ثالث، قد تم انتهاكها من خلال هذه الوثيقة، يرجى الاطلاع على سياسة الإزالة الخاصة بنا (المتاحة من https://www.mmu.ac.uk/library/using-the-library/policies-and-guidelines)

الوصول المفتوح

مراجعة – أجهزة استشعار ذكية قابلة للارتداء لمراقبة الصحة ونمط الحياة: الحلول التجارية والناشئة

للاستشهاد بهذه المقالة: ن. م. كوساك وآخرون 2024 ECS Sens. Plus 3017001

قد تعجبك أيضًا

  • (مدعو) الإلكترونيات القابلة للارتداء الذكية لإدارة الأمراض المزمنة سيمياؤ نيو
  • مولد طاقة حلقي لحركة الإنسان
    م. جيسلر، س. بواسيه، ب. غازنيير وآخرون.
  • أجهزة استشعار ضغط إسفنجية ثلاثية الأبعاد من الجرافين-بي. دي. إم. إس القابلة للارتداء والمجهزة بالإنترنت ديبارون سينغوبتا، أمار م. كامات، كوينتن سميت وآخرون.
عرض المقال عبر الإنترنت للحصول على التحديثات والتحسينات.

مراجعة – أجهزة استشعار قابلة للارتداء الذكية لمراقبة الصحة ونمط الحياة: الحلول التجارية والناشئة

ن. م. كوساك، (د. د. فينكاترامان، يو. رضا، و أ. فايسال جامعة مانشستر متروبوليتان، معهد مانشستر للأزياء، كلية الفنون والعلوم الإنسانية، مانشستر M15 6BH، المملكة المتحدة جامعة مانشستر متروبوليتان، قسم الهندسة، مانشستر M15 6BH، المملكة المتحدة قسم علوم الرياضة والتمارين؛ جامعة مانشستر متروبوليتان، مانشستر M15 6BG، المملكة المتحدة كلية التربية البدنية للرجال، جامعة الإسكندرية، الإسكندرية، مصر

الملخص

أدى النمو السريع في التحضر إلى ظهور مخاوف صحية متنوعة للمواطنين الذين يعيشون في البيئات الحضرية. أصبحت أنماط الحياة المستقرة، وزيادة مستويات التلوث، وارتفاع مستويات التوتر قضايا شائعة تؤثر على الرفاهية العامة للسكان الحضريين. في السنوات الأخيرة، قدم ظهور الأجهزة القابلة للارتداء الذكية طريقًا واعدًا لمعالجة هذه المخاوف الصحية وتعزيز أنماط الحياة الأكثر صحة. تقيم هذه المراجعة فعالية الأجهزة القابلة للارتداء الذكية في التخفيف من المخاوف الصحية وتحسين أنماط حياة المواطنين الحضريين. تشمل المراجعة 50 دراسة ذات صلة تمت مراجعتها من قبل الأقران حول الأجهزة القابلة للارتداء الذكية والأدبيات الداعمة من قواعد البيانات الإلكترونية مثل PubMed وOvid وWeb of Science وScopus. تشير النتائج إلى أن الأجهزة القابلة للارتداء الذكية لديها القدرة على التأثير الإيجابي على صحة المواطنين الحضريين من خلال تعزيز النشاط البدني، وتتبع العلامات الحيوية، ومراقبة أنماط النوم، وتقديم ملاحظات وتوصيات شخصية لتعزيز مستويات النشاط البدني. علاوة على ذلك، يمكن أن تساعد هذه الأجهزة الأفراد في إدارة مستويات التوتر، وتعزيز الوعي الذاتي، وتعزيز سلوكيات أكثر صحة. ومع ذلك، تحدد المراجعة أيضًا العديد من التحديات، بما في ذلك دقة وموثوقية بيانات الأجهزة القابلة للارتداء، ومشاركة المستخدم والالتزام، والاعتبارات الأخلاقية المتعلقة بخصوصية البيانات وأمانها. © 2024 المؤلفون. تم نشره نيابة عن الجمعية الكهروكيميائية بواسطة IOP Publishing Limited. هذه مقالة مفتوحة الوصول موزعة بموجب شروط ترخيص النسبة 4.0 (CC BY، http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/)، والتي تسمح بإعادة استخدام العمل دون قيود في أي وسيلة، شريطة أن يتم الاستشهاد بالعمل الأصلي بشكل صحيح. [DOI: 10.1149/

2754-2726/ad3561]
تم تقديم المخطوطة في 3 ديسمبر 2023؛ تم استلام المخطوطة المنقحة في 18 فبراير 2024. تم نشرها في 28 مارس 2024.
تشكل البيئة الفيزيائية التي نعيش فيها مزاجنا وأنشطتنا اليومية. نظرًا لأن المدن هي تجمعات كثيفة من الأفراد يتفاعلون ضمن شبكة بيئية، فإن المواطنين الحضريين حساسون للغاية للعديد من العوامل التي تؤثر على شعورهم بالأمان ورفاهيتهم. تعاني العديد من المدن الكبرى في العالم المتقدم من نقص في الهواء النظيف، والمساحات الخضراء للتنقل في الهواء الطلق، ومسارات التمارين غير الضارة ونقاط الاتصال الآمنة، مما يمكن أن يؤثر سلبًا على الرفاهية الفيزيائية والنفسية للفرد. تزيد المخاوف المتعلقة بالسلامة المرتبطة بالنشاط البدني في الهواء الطلق في البيئات الحضرية من التحديات التي يواجهها سكان المدن الذين يسعون للحفاظ على نمط حياة صحي. تدور العديد من المخاوف حول قابلية الإصابة بالأمراض المزمنة، والتلوث ونقص المساحات الخضراء، مما يسهم في مشاعر انعدام الأمن ويثني الناس، وخاصة بين الفئات الضعيفة، عن الانخراط في التمارين في الهواء الطلق. إن معالجة هذه المخاوف المتعلقة بالسلامة أمر بالغ الأهمية لتعزيز أنماط الحياة النشطة وخلق بيئات تدعم صحة ورفاهية سكان المدن.
بالإضافة إلى ما سبق، في المدن الكبرى حول العالم، هناك قضايا أخرى تتعلق بالنشاط البدني والرفاهية. تؤثر البيئات المبنية سلبًا على صحة السكان وجودة النشاط البدني في الهواء الطلق. أفادت منظمة الصحة العالمية بحدوث مليوني وفاة عالمية سنويًا، نتيجة لنمط حياة مستقر غير صحي، نتيجة لتوجه سكان المدن نحو وظائف مكتبية، وتقليل الوصول إلى المساحات الخضراء، وزيادة خيارات الوجبات السريعة، ونقص الحركة البدنية وزيادة الضغوط البيئية. بالفعل، تعتبر الحركة والضعف عاملين رئيسيين يؤثران على صحة الفرد، وخاصة أولئك الذين يقيمون في البيئات الحضرية، حيث تقلل النواقص في أنظمة الرعاية الصحية الحالية من الرعاية المناسبة المقدمة. على الرغم من الدلالات الإيجابية المحيطة بزيادة طول العمر الديموغرافي، فإن كبار السن الحضريين هم من بين أولئك الذين يواجهون العديد من التحديات الاجتماعية والفردية في الحياة الحضرية.
هناك حاجة إلى اتخاذ إجراءات لمعالجة الأزمات الصحية في المدن. تقدم الأجهزة القابلة للارتداء الذكية، التي تُعرف بأنها أجهزة متصلة بالإنترنت تُرتدى على الجسم، إمكانيات هائلة لإحداث ثورة في الرعاية الصحية. توفر هذه الأجهزة للمستخدمين وصولاً متعدد الاستخدامات إلى ثروة من البيانات و
المعلومات عبر منصات متعددة. حاليًا، تخدم الأجهزة القابلة للارتداء الذكية مجموعة واسعة من الوظائف، بما في ذلك عد الخطوات، ومراقبة معدل ضربات القلب ومعدل التنفس، وتتبع البيئة، وحتى تقييم المزاج، وكل ذلك مع إمكانية المساهمة بشكل كبير في تحسين الصحة الحضرية. بينما أصبحت الأجهزة القابلة للارتداء الذكية الآن شائعة، من المهم أن نلاحظ أن استخدامها التاريخي كان محدودًا للغاية، وأن تطورها قد تقدم بشكل كبير، كما هو موضح في الشكل 1.
نمو سوق الأجهزة القابلة للارتداء الذكية العالمي، الذي يُقدّر بـ مليار في 2022، زاد من اختراق السوق للأجهزة القابلة للارتداء الذكية في عدة صناعات، مثل الرياضة والطب والأزياء. مكن هذا النمو الاستخدام المتعدد الأوجه للأجهزة القابلة للارتداء الذكية، من تتبع بيانات اللياقة والصحة إلى تقديم إشعارات وتعديلات مخصصة. لقد شكلت المنتجات المتاحة تجاريًا، مثل Fitbit وApple Watch، بشكل كبير مشهد الأجهزة القابلة للارتداء الذكية. لقد اكتسبت هذه المنتجات شعبية واعترافًا لميزاتها المبتكرة وإمكاناتها لتعزيز جوانب مختلفة من حياة المستخدمين. تقدم Fitbit، وهي علامة تجارية راسخة في سوق الأجهزة القابلة للارتداء، مجموعة من الأجهزة التي تتعقب النشاط البدني، وتراقب أنماط النوم، وتقدم رؤى صحية مخصصة. وبالمثل، ظهرت Apple Watch كساعة ذكية رائدة، تقدم قدرات متقدمة في تتبع الصحة واللياقة البدنية وميزات مثل مراقبة ECG واكتشاف السقوط. على الرغم من نجاح الأجهزة القابلة للارتداء مثل فيتبيت وآبل، لا تزال قضايا التوحيد القياسي تمثل عقبات كبيرة في سوق الأجهزة القابلة للارتداء الذكية. مع وجود أنظمة منصات متعددة ومصنعي أجهزة مختلفين، فإن تحقيق التكامل والملاءمة الناجحة بين الأجهزة القابلة للارتداء المختلفة يمثل تحديًا معقدًا. هناك حاجة إلى التعاون بين التخصصات لمعالجة هذه التحديات وإرساء معايير مشتركة للأجهزة القابلة للارتداء الذكية.
التركيز الأساسي في هذا الاستعراض هو تقييم إمكانيات الأجهزة القابلة للارتداء الذكية في تحسين الصحة داخل البيئات الحضرية. يهدف إلى تقييم كيفية مساهمة الأجهزة القابلة للارتداء الذكية بشكل فعال في تحسين صحة سكان المدن وجودة حياتهم بشكل عام. يستكشف الاستعراض أيضًا الآثار المترتبة على دمج أجهزة القابل للارتداء الذكية داخل المدن، مما يسمح للمستخدمين بتمديد الاستخدام إلى ما وراء الحدود الفيزيائية وتحفيز المزيد من التقدم. يمكن أن يوفر دمج الأجهزة القابلة للارتداء في بنية المدن الذكية رؤى قيمة حول البيئات الحضرية وتأثيراتها على صحة السكان.
الشكل 1. تاريخ موجز للأجهزة القابلة للارتداء الذكية التجارية؛ كوساك (2023).

المنهجية

تقييم هذا الاستعراض المنهجي الموارد من قواعد بيانات عبر الإنترنت المختلفة مثل Web of Science [WoS]، Ovid، Scopus، PubMed، وMedline من خلال منصة Web of Science (الشكل 2). تم البحث في كل قاعدة بيانات باستخدام تركيبات الكلمات الرئيسية وعناوين الموضوعات التي تم هيكلتها بشكل مشابه لإطار PICO [السكان، التدخل، المقارنة والنتيجة]، وهو نهج يستخدم لصياغة عمليات بحث محددة جيدًا في قواعد البيانات، انظر الشكل 3. تم تطبيق هذه الطريقة في البحث باستخدام الكلمات الرئيسية لتوضيح وتوجيه عمليات البحث، مما يضمن نهجًا مركزًا ومنهجيًا يجمع جميع المصادر ذات الصلة من خلال عمليات البحث بالكلمات الرئيسية.
تم تقييد عمليات البحث في قواعد البيانات بالمقالات التي تمت مراجعتها من قبل الأقران والتي نُشرت من عام 2010 حتى مارس 2023 للحصول على المقالات الأكثر صلة المتعلقة بالأجهزة القابلة للارتداء الذكية. تم تجميع نتائج البحث في برنامج إدارة المراجع (EndNote 20 – Clarivate Analytics). تم وضع معايير الأهلية لتشمل المحتوى المكتوب باللغة الإنجليزية، والملاءمة للفئات الفرعية الخمس المحددة، وإظهار أبحاث جديدة، انظر الجدول II. تم فحص عمليات البحث الأولية من خلال قراءة العناوين والملخصات، وتمت إزالة السجلات إذا أظهرت عدم الأهلية. قام الباحث الرئيسي بفحص النصوص الكاملة للسجلات المتبقية. ثم قام الباحثون المساهمون الآخرون بفحص الدراسات المؤهلة، وحل الباحث الرئيسي الخلافات حول ما إذا كان يجب تضمين دراسة معينة.

المناقشات

يقدم هذا القسم مجموعة شاملة من الموارد الرئيسية ) والمراجع الداعمة منظمة في أربعة أقسام فرعية تركز على أجهزة الاستشعار القابلة للارتداء الذكية. توفر الجداول I و II نظرة عامة منظمة على الدراسات المشمولة. يوضح الجدول I إطار عمل PICO (السكان، التدخل، المقارنة، النتيجة) المستخدم لاختيار الكلمات الرئيسية للبحث، حيث خضعت كل قاعدة بيانات لـ 15 بحثًا فريدًا باستخدام تركيبات متنوعة من الكلمات الرئيسية. تم إجراء هذه الأبحاث بشكل منهجي طوال شهر مارس 2023، بحثًا من 2010-2023، لتعظيم تحديد الموارد الأكاديمية ذات الصلة للت筛ين. يصنف الجدول II الأوراق المحددة إلى فئات فرعية بناءً على مجالاتها الموضوعية، التي تم تحديدها خلال عملية筛ين الأولية، والتي تضمنت مراجعة الملخصات والعناوين وتطبيق معايير الإدراج المحددة مسبقًا.
تم تنظيم المناقشة التالية حول الأقسام الموضوعية التالية:

تعزيز صحة المستخدمين الحضريين وإدارة الأمراض المزمنة.

تستكشف هذه الفقرة الطرق المتعددة التي تساهم بها الأجهزة القابلة للارتداء الذكية في تعزيز الصحة الحضرية وإدارة الأمراض المزمنة. وتقدم نتائج من مجموعة من أوراق تركزت على مراقبة الصحة و الأبحاث التي تركزت على مراقبة الأمراض المزمنة. من خلال دمج هذه الأقسام، يبرز الاستعراض الترابط بين مراقبة الصحة وإدارة الأمراض المزمنة.
رصد التعرض البيئي.- تستكشف هذه الفقرة نجاح الأجهزة القابلة للارتداء الذكية في رصد المعايير البيئية، مع التركيز بشكل خاص على التعرض الحضري. تقدم النتائج من قسم من الأبحاث ضمن موضوع البحث في البيئة الحضرية، التي تدرس دور الأجهزة القابلة للارتداء الذكية في تحليل البيانات المتعلقة بالظروف البيئية الحضرية.
تقييم التلوث الحضري.- يركز على تقييم فعالية الأجهزة القابلة للارتداء الذكية في مراقبة جزيئات الهواء وتقييم مستويات التلوث الحضري، تستخدم هذه القسم الأوراق من الفئة الفرعية المحددة. من خلال تقييم نتائج هذه الدراسات بشكل نقدي، تقدم المراجعة رؤى قيمة حول التطبيقات المحتملة للأجهزة القابلة للارتداء الذكية في تقييم وتخفيف التلوث الحضري.
مساعدة النشاط البدني في الهواء الطلق. – يستكشف القسم الأخير دور الأجهزة القابلة للارتداء الذكية في تسهيل النشاط البدني في الهواء الطلق والتخفيف من المخاطر الصحية الحضرية المرتبطة به. يبرز هذا القسم الوظائف المتنوعة والفوائد المحتملة للأجهزة القابلة للارتداء الذكية في تعزيز المشاركة في النشاط البدني في الهواء الطلق. يتضمن هذا القسم خمسة أوراق مستمدة من الفئة الفرعية ذات الصلة.
انظر الجدول المرجعي III للحصول على نظرة عامة على أجهزة الاستشعار القابلة للارتداء الذكية التي تم فحصها ضمن المناقشة. لا تشمل جميع أجهزة الاستشعار القابلة للارتداء الذكية من المناقشة بسبب قيود في البيانات المتاحة ذات الصلة والوظائف المتداخلة.

تعزيز صحة المستخدمين الحضريين وإدارة الأمراض المزمنة

زيادة خطر تدهور الصحة، وانتشار الأمراض المزمنة، والحاجة إلى رعاية مستمرة تقلل من الحركة وتزيد من ضعف المواطنين الحضريين، وخاصة الفئات العمرية المتقدمة التي غالبًا ما تتلقى رعاية غير كافية. لتلك التحديات الصحية، غير الطبيعية

تحديد الدراسات من خلال قواعد البيانات

الشكل 2. تاريخ بحث قاعدة البيانات، (المصدر: كوساك، 2023).
كشف المشي هو ممارسة سريرية شائعة يتم مراقبتها في وحدة حركة الإنسان / وحدة تحليل المشي. تم اقتراح التقدم في هذا المجال و”الأحذية الذكية” كبديل للأجهزة السريرية المرهقة. تستخدم حالات استخدام النعل الذكي خارج الإعدادات السريرية وتهدف إلى اكتشاف حركة المستخدمين المسنين في أي مكان لمنع المضاعفات الصحية المحتملة والمساعدة في العيش المستقل والآمن. قدمت الدراسات السابقة حول النعل الذكي قدرة الكشف عن السقوط والخلل في المشي، مما يمثل التكامل الناجح للتكنولوجيا في نسيج لمنع الإصابة والحفاظ على الصحة. تُستخدم طرق التعلم العميق وخوارزميات الشبكات العصبية غالبًا في النعال الذكية، مع بنية قابلة للتعديل بسهولة وموثوقة وقابلة للتوسع. بالنظر إلى الإدراك السلبي المتوسط لشخص مسن تجاه التكنولوجيا، فإن اعتماد مثل هذا الجهاز
قد تكون هناك بعض الحواجز على الرغم من دمج النعل الداخلي الإلكتروني بشكل غير ملحوظ. قد تؤدي المخاوف المتعلقة بالبيانات وسهولة الاستخدام ونقص الفهم إلى مستويات أكبر من عدم الرضا وتسبب مزيدًا من الضيق بدلاً من تسهيل الصحة. يجب أن يشعر المستخدمون بالتمكين والمعلومات عند اعتماد الأجهزة القابلة للارتداء الذكية لمراقبة تغييراتهم الفسيولوجية والتخفيف من التحديات الصحية، وليس بالقلق.
بالإضافة إلى مراقبة التغيرات الفسيولوجية، تقدمت تكنولوجيا الأجهزة القابلة للارتداء الذكية لدمج المكونات البيولوجية مع الكواشف الفيزيائية الكيميائية التي يمكن أن تتفاعل مع التغيرات في بيئة المستخدم لتقديم نصائح صحية. قد يؤدي ذلك إلى تطوير استراتيجيات للوقاية من الأمراض المزمنة والحادة بدلاً من علاج التشخيص بعد المرض. (الشكل 3).
الشكل 3. إمكانيات الأجهزة القابلة للارتداء الذكية لمراقبة الصحة (بإذن من كوساك، 2024). “إنسان” (بإذن من istockphoto).
الجدول I. إطار عمل PICO والكلمات الرئيسية المستخدمة في البحث. (المصدر: كوساك، 2023).
السكان (P) التدخل (الأول) المقارنة (ج) النتيجة (O)
المواطنون الحضريون حساس ذكي تلوث الهواء صحة
مواطن الأجهزة القابلة للارتداء الذكية التلوث المراقبة البيئية
حضري جهاز ذكي صحة ضعيفة الرفاهية
البيئة الحضرية جهاز ذكي قابل للارتداء السلامة
قابل للارتداء الذكي النشاط البدني
جهاز مراقبة فسيولوجي
الجدول II. تصنيف الفقرات الفرعية بناءً على الأوراق البحثية المُستَعرضة. (المصدر: كوساك، 2023).
طريقة الاختيار تصنيف الأوراق البحثية المبحوثة
مراقبة الصحة مراقبة البيئة الحضرية الوقاية من الأمراض المزمنة مراقبة التلوث النشاط البدني الحضري في الهواء الطلق إجمالي
النتائج الأولية 2311 ٢٦٨٦ ٥٥٧ 2111 1969 غير متوفر
استيفاء معايير الإدماج 90 75 30 ١٣٧ ٥٨ غير متوفر
المقالات النهائية المصفاة 15 15 ٣ 12 ٥ 50
على الرغم من ظهور العديد من الأجهزة القابلة للارتداء الذكية البيولوجية الفيزيائية الكيميائية، إلا أن جدواها التجارية لا تزال محدودة. تعتبر ساعة GlucoWatch البيوغرافية، أول ساعة معتمدة من إدارة الغذاء والدواء (FDA) لقياس مستويات السكر في الدم بشكل غير جراحي لمرضى السكري.
مراقبة الجلوكوز، تستخدم تقنية الأيونتوفوريسيس العكسي التي تتضمن جهدًا كهربائيًا بين أنود وكاثود موضوعة على سطح الجلد. جهاز ربط على سطح الجلد، يتكون من مستشعرين للضغط موضعيين في نقطتين متجاورتين على الجسم، يلتقط
الجدول III. ملخص لأنواع وأغراض أجهزة الاستشعار القابلة للارتداء الذكية. (المصدر: كوساك، 2024).
فئة/اسم القابل للارتداء نوع تكنولوجيا وظيفة المستخدم/حالة الاستخدام
نعل ذكي نموذج أولي التعلم العميق وخوارزميات الشبكات العصبية المطبقة مع مستشعرات مصممة خصيصًا ضمن بنية قابلة للتعديل بسهولة كشف السقوط وكشف الشذوذ في المشي لمنع الإصابة والحفاظ على الصحة خارج الإعدادات السريرية للمستخدمين المسنين
سيرة ذاتية لـ CloudWatch جهاز تجاري يستخدم الأيونتوفوريسيس العكسي الذي يتضمن جهدًا كهربائيًا بين الأنود والكاثود الموضعيين على سطح الجلد مراقبة مستوى الجلوكوز غير الغازية لمرضى السكري مرضى السكري
جهاز ربط سطح الجلد جهاز البحث جهازان استشعار الضغط موضوعة في نقطتين متجاورتين على الجسم، يلتقطان أشكال موجات ضغط الدم بالتفصيل، ويكتشفان ارتفاع ضغط الدم في الوقت الحقيقي. راقب ارتفاع ضغط الدم مرضى ما قبل أو ما بعد ارتفاع ضغط الدم
جهاز قابل للارتداء على المعصم غير جراحي لقياس التغيرات في حجم الدم باستخدام تقنية قياس التغير في امتصاص الضوء جهاز البحث يستخدم مصدر ضوء وكاشف ضوئي على سطح الجلد لقياس التغيرات الحجمية في دوران الدم. لتحديد محفزات ارتفاع معدل ضربات القلب اليومية الأفراد الذين يعيشون مع مخاطر القلب
ساعة جالاكسي القابلة للارتداء جهاز تجاري مجموعة من المستشعرات؛ معدل ضربات القلب، تباين معدل ضربات القلب، ضغط الدم، التسارع يراقب الخطوات، ومعدل ضربات القلب، وضغط الدم، ومدة النوم البحث، التجارب السريرية والاستخدام التجاري
خوذة ذكية نموذج أولي الأقطاب الكهربائية الموضوعة على الفك السفلي، والجبهة، والعظام خلف الأذن مراقبة النشاط القلبي الوعائي والعصبي، مما يعد وسيلة فعالة لتحليل كل من الحالات البدنية والعقلية. البحث، التجارب السريرية والاستخدام التجاري المحتمل في المستقبل
سترة ذكية نموذج أولي وحدة تحكم دقيقة متصلة بوحدات الاتصال اللاسلكي ونظام تحديد المواقع العالمي (GPS) المراقبة المستمرة لكل من العلامات الحيوية والنشاط البدني نموذج أولي ولكن يمكن أن يكون له استخدام سريري مستقبلي
جهاز ذكي قابل للارتداء لتحليل كيمياء التنفس غير الجراحي نموذج أولي حساس كهربائي قابل للارتداء مصنوع من الورق القابل للتخلص منه كشف بيروكسيد الهيدروجين (H2O2) مرض الانسداد الرئوي المزمن (COPD) ومرضى الحالات التنفسية
سوار إمباتيكا 4 الطبي جهاز العيادة التجارية مقياس التسارع، درجة الحرارة، النشاط الكهربائي للجلد، الخطوات، نبض حجم الدم، IBI (قمم الضغط الانقباضي) ساعة ذكية طبية مصممة للاستخدام في التجارب السريرية استخدام التجارب السريرية
أجهزة استشعار الهواء المحمولة جهاز تجاري مستشعر الرطوبة ودرجة الحرارة ومستشعر PM يقيس تركيزات الجسيمات الهوائية المحلية، ودرجة الحرارة، والرطوبة الاستخدام الشخصي أو البحثي
زر هيدروكرونيك جهاز تجاري أجهزة استشعار درجة الحرارة والرطوبة بسعة ذاكرة بيانات تبلغ 8 كيلوبايت وبرامج استرجاع البيانات راقب درجة حرارة الهواء المركزية على الإنسان (TA) والرطوبة النسبية (RA) الاستخدام الشخصي أو البحثي
حقيبة ظهر ذكية نموذج أولي وحدة تحكم ومجموعة من المستشعرات، تم اختيارها مع مراعاة المواصفات البيئية واستهلاك الطاقة، موضوعة في حقيبة ظهر تم تتبع عدة معايير بواسطة حقيبة الظهر؛ سرعة الرياح، درجة حرارة الهواء، الرطوبة، الضغط الجوي، الإشعاع الشمسي، وتركيزات الجسيمات العالقة (PM1.0 و PM2.5 و PM10) من منظور مشاة محلي للغاية. بحث
هندسة خدمات الرعاية تصور التصميم منصات حساسات مرنة متكاملة التواصل مع السلطات الطبية لتعزيز مراقبة الصحة في المنزل وتقييمات الصحة بحث
PUFP C200 جهاز تجاري مراقبة أشباه الموصلات لعدد الجسيمات النانوية في الوقت الحقيقي، والعناصر المعدنية النادرة، وعناصر الغاز عداد جزيئات محمول شخصي الاستخدام الشخصي أو البحثي
كاب الطبي للجسم جهاز تجاري حساس إلكتروني لاسلكي مصغر جهاز متصل قابل للارتداء لمراقبة الوظائف الفسيولوجية الطب، البحث، والرياضة
e-TACT جهاز تجاري مستشعر تسارع ثلاثي الأبعاد مدمج في مجموعة متنوعة من الأجهزة القابلة للارتداء يسمح بالتحليل الدقيق للنشاط البدني الطب، البحث، والرياضة
جزئي نموذج أولي مروحة قامت بتوزيع جزيئات فوق الليزر إلى الثنائي الضوئي، مما أدى إلى توليد إشارة جهد تمكن من اكتشاف الجزيئات. رصد الهواء الشخصي المحمول الطب، البحث، والرياضة
سنفر 4D جهاز تجاري الاستخدام الشخصي أو البحثي
الجدول الثالث. (مستمر).
فئة/اسم القابل للارتداء نوع تكنولوجيا وظيفة المستخدم/حالة الاستخدام
شarp GP2Y1010AU0F جهاز تجاري
PM1 و PM2.5 و PM10، مراقبة مستويات UPM الأعلى، لرسم معلومات تلوث الهواء على مستوى محلي دقيق.
تم ترتيب صمام ثنائي باعث للأشعة تحت الحمراء (IRED) وترانزستور ضوئي بشكل مائل، مما يتيح اكتشاف الجسيمات.
صُمم ليتم تركيبه على المنصات المتحركة وتم دمجه في أبحاث قابلة للارتداء الاستخدام الشخصي أو البحثي
قناع كانارين الذكي نموذج أولي تقوم أجهزة تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) وتخطيط القلب الكهربائي (ECG) بقياس النشاط الكهربائي للدماغ والقلب. قناع تلوث الهواء الشخصي الاستخدام الشخصي أو البحثي
حساس نسيجي متكامل نموذج أولي أكسيد الجرافين (GO) وثنائي كبريتيد الموليبدينوم )، حساسات الأنسجة الإلكترونية المصنوعة بطريقة الطلاء الغاطس المعدلة كشف الاستخدام الشخصي أو البحثي
سوار حسّية جهاز تجاري تم ترتيب صمام ثنائي باعث للأشعة تحت الحمراء (IRED) وترانزستور ضوئي بشكل مائل مما يتيح اكتشاف الضوء المنعكس من الجسيمات. جهاز استشعار جودة الهواء البصري المحمول، مصمم لاستشعار جزيئات الغبار الاستخدام الشخصي أو البحثي
جوارب ذكية نموذج أولي أجهزة استشعار الضغط، خطوط موصلة، وكتلة لجمع البيانات؛ تتواصل عبر البلوتوث تقييم مخاطر الحوادث أو الحالة الصحية أو تحديد الرفاهية العامة الطب، البحث، والرياضة
موجات ضغط الدم المفصلة، تكشف عن ارتفاع ضغط الدم في الوقت الحقيقي. جهاز قابل للارتداء على المعصم غير جراحي يستخدم مصدر ضوء وكاشف ضوئي على سطح الجلد لقياس التغيرات الحجمية في الدورة الدموية. تحديد محفزات ارتفاع معدل ضربات القلب اليومية. تسلط هذه الأمثلة الضوء على الإمكانيات التكنولوجية للأجهزة القابلة للارتداء الذكية في معالجة الأمراض المزمنة والمخاوف الصحية. ومع ذلك، لم تحقق أي من هذه الأجهزة نجاحًا في السوق على الرغم من نجاحها التكنولوجي. إنها تبرز الحاجة إلى أخذ آراء المستهلكين في الاعتبار، مثل تفضيلات التصميم والمخاوف التكنولوجية، عند تصميم الأجهزة القابلة للارتداء الذكية.
بالفعل، تلعب مدخلات المستخدم دورًا حيويًا في نجاح الأجهزة المختلفة. تم تسجيل عدد الخطوات، ومدة النوم، ومستويات التوتر والقلق لـ 52 مشاركًا باستخدام أجهزة تتبع اللياقة البدنية والساعات الذكية التجارية. المشاركون الذين شاركوا بنشاط في مراقبة صحتهم اتخذوا قرارات أكثر وعيًا بشأن تغييرات نمط حياتهم. على نحو مماثل، استخدم تجربة سريرية شملت 221 مشاركًا “تدخلًا قياسيًا” مع ساعة GalaxyWatch القابلة للارتداء التجارية و”تدخلًا معززًا” يدمج GalaxyWatch مع تطبيق يونسي الصحي. أظهرت النتائج تحسنًا في ضغط الدم ومستويات الهيموجلوبين السكري في كلا مجموعتي التدخل. ومع ذلك، أظهر المشاركون في “مجموعة التدخل المعززة” زيادات مستمرة في عدد خطواتهم، مما أدى إلى تغييرات إيجابية في وزن الجسم، وأرقام مؤشر كتلة الجسم، والصحة العامة، مما جعلهم “أكثر صحة” من “مجموعة التدخل القياسية”. دراسة سريرية أخرى قائمة على التدخل في عام 2022 بحثت في قدرة الأجهزة القابلة للارتداء الذكية على تحسين التحكم في ضغط الدم لدى المرضى المصابين بارتفاع ضغط الدم، وهو مرض يؤثر على 1 من كل 3 بالغين. تم تعيين المرضى المصابين بارتفاع ضغط الدم عشوائيًا إما إلى مجموعة التدخل أو مجموعة التحكم، حيث استخدمت مجموعة التدخل سوارًا رقميًا (شركة سانجيان تك، النموذج H07) لمراقبة ضغط الدم بشكل مستمر وقدمت تطبيقًا مخصصًا مع نصائح صحية شخصية. أظهرت هذه المجموعة تحسنًا كبيرًا في ضغط الدم مقارنة بمجموعة التحكم، التي تلقت رعاية قياسية لإدارة ارتفاع ضغط الدم دون استخدام التكنولوجيا. لذا، فإن مجرد ارتداء جهاز ذكي غير كافٍ لتعزيز تحسينات الصحة؛ إن المشاركة النشطة للمرتدي واستخدامه للأجهزة القابلة للارتداء الذكية هي عوامل حاسمة لتحقيق النتائج المرجوة في إدارة الأمراض المزمنة.
بالإضافة إلى المشاركة النشطة للمستخدم، تلعب المراقبة في الوقت الحقيقي للعلامات الحيوية دورًا محوريًا في إدارة الأمراض المزمنة، حيث توفر أداة قيمة لاكتشاف التغيرات التي قد تشير إلى حالات صحية كامنة. سهل خوذة ذكية، مع أقطاب كهربائية موضوعة في الفك السفلي والجبهة والعظام الصدغية، المراقبة الشاملة للنشاط القلبي الوعائي والعصبي، مما يعد وسيلة فعالة لتحليل كل من الحالات البدنية والعقلية. قام المؤلفون بالتحقق من أدائها مقارنة بأنظمة تخطيط القلب الكهربائي (ECG) وتخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) التقليدية واقترحوا خوارزمية لاكتشاف ذروة R متعددة المتغيرات، لتحقيق الدقة في سيناريوهات الحياة الواقعية المليئة بالضوضاء. جهاز قابل للارتداء ذكي آخر، على شكل “سترة”، وسع من قدرات المراقبة الخاصة به لتشمل مجموعة واسعة من العلامات الحيوية مثل معدل تخطيط القلب الكهربائي (ECG)، ومعدل التنفس، ودرجة حرارة الجسم، والحركة، مما يوفر رؤى حول تحديات صحية متنوعة. تم تصميم نظام جمع البيانات متعدد المعلمات باستخدام متحكم دقيق متصل بوحدات الاتصال اللاسلكي ونظام تحديد المواقع العالمي (GPS)، مما مكن من المراقبة المستمرة لكل من العلامات الحيوية والنشاط البدني. لذا، يوفر رؤية أكثر شمولية لصحة الفرد مقارنة بخوذة القابل للارتداء الذكي. ومن الجدير بالذكر أن المراقبة الفعالة للتنفس، وهي علامة صحية إضافية، تساهم في التخفيف من الأمراض المزمنة. قدم جهاز قابل للارتداء الذكي غير الغازي لتحليل كيمياء التنفس، مصمم لاكتشاف بيروكسيد الهيدروجين (H2O2)، وهو علامة حيوية ذات صلة في حالات التنفس مثل مرض الانسداد الرئوي المزمن (COPD)، كشفًا في الوقت الحقيقي مع حساسية وخصوصية عالية. تقدم البيانات الملتقطة في الوقت الحقيقي رؤى قيمة حول صحة المستخدم ورفاهيته. عند دمجها مع مراقبة البيئة الحضرية، يتحقق فهم أكثر شمولية للتحديات الصحية.
بالفعل، تعاني العديد من الأجهزة القابلة للارتداء الذكية من تصاميم غير مريحة، ومع الأخذ في الاعتبار الطبيعة المزدحمة الفطرية للبيئات الحضرية،
يلعب حجم الأجهزة القابلة للارتداء الذكية دورًا حاسمًا في اعتمادها على نطاق واسع. تم تحديد الأساور المتعقبة، وأجهزة الاستشعار القابلة للارتداء الأصغر، كأدوات فعالة لمراقبة الصحة عن بُعد، حيث يمكن أن توفر وسائل مريحة وغير غازية لمراقبة حالات مثل ارتفاع ضغط الدم. يساعد هذا النهج الرقمي الجديد في الطب الوقائي، مما يساعد على تحديد المخاطر التراكمية بناءً على البيانات المجمعة، مما يسمح بالتدخلات الاستباقية. ومع ذلك، لا تزال تحمل بعض عدم الموثوقية. يمكن أن تدفع الشبكات اللاسلكية القابلة للارتداء (WBANs) الابتكار في مجال الأجهزة القابلة للارتداء الذكية الأصغر؛ قد تؤدي تصاميمها الأصغر والأكثر دقة وملاءمة إلى فهم أكبر للعلاقة بين عادات البشر والأمراض. تتمتع تقنية WBAN بتطبيقات متنوعة ويمكن أن تتكامل بسلاسة في الملابس وغيرها من الأجهزة القابلة للارتداء. ومع ذلك، فإن التكلفة العالية لـ WBAN غالبًا ما تترجم إلى أسعار مرتفعة للمستهلكين، مما قد يعيق اعتماد الأجهزة القابلة للارتداء الذكية على نطاق أوسع. على الرغم من أن إنتاج بيانات موثوقة ودقيقة لتوفير تدخلات صحية أكثر فعالية أمر حاسم لتعظيم الفوائد والأثر على الأمراض المزمنة، يجب على الصناعة إعطاء الأولوية لحجم وتكلفة الأجهزة القابلة للارتداء الذكية.
إن إمكانيات الأجهزة القابلة للارتداء الذكية في تسهيل تقليل الأمراض المزمنة واضحة. ومع ذلك، لكي تعتبر دقيقة بما يكفي للاستخدام العام، قد تتطلب هذه الأجهزة شهادة طبية مكلفة من وكالة تنظيم الأدوية ومنتجات الرعاية الصحية (MHRA). عدد محدود من الدراسات استكشفت استخدام الأجهزة القابلة للارتداء الذكية لمنع الأمراض المزمنة في البيئات الحضرية، مما يبرز فجوة واضحة في النقاش. يمكن أن توفر الأبحاث الإضافية في هذا المجال رؤى قيمة تساهم في تطوير أساليب مبتكرة لاستغلال إمكانيات الأجهزة القابلة للارتداء الذكية في الرعاية الصحية الوقائية.

مراقبة التعرض البيئي

على الرغم من دعوة منظمة الصحة العالمية للمدن الصحية والمستدامة، فإن الأبحاث الحضرية التي تأخذ في الاعتبار العلاقات بين الميزات الحضرية مثل حركة الإنسان، وحركة المرور، وكثافة المدن تظهر نقصًا في ممارسات التدخل الحكومي داخل المدن لمساعدة الحياة الصحية. تؤثر المساحات العامة المفتوحة في المدن بشكل كبير على الصحة العقلية والبدنية لسكان المدينة. ارتدى المشاركون كاميرا نمط حياة قابلة للارتداء FrontRow، وسوار طبي Empatica 4، وجهاز تتبع GPS كحزمة استشعار لتقييم استجابات الإجهاد عند المشي. عرضت خوارزميات التعلم الآلي ميزات POS التي أنتجت تأثيرات إيجابية وسلبية على الإجهاد، اعتمادًا على العوامل السياقية. أظهرت بعض الحالات أن بعض النباتات زادت من إجهاد المشاركين، خاصة عندما تعيق الرؤية، مما يؤكد وجود صلة بين ميزات POS والإجهاد الفسيولوجي. كما لوحظت استجابة إجهاد بيئي منخفضة أيضًا على مسار أخضر تم المشي عليه، مقارنة بمسار رمادي باستخدام أجهزة استشعار Airbeam المحمولة، مع اعتماد المشاركين أكثر على الميزات الطبيعية عندما كانت موجودة. وبالمثل، أظهرت بيانات ECG من الأساور الذكية للمشاركين المعرضين للأراضي الرطبة الحضرية و”المساحات الزرقاء” زيادة في نشاط الدماغ والانتباه في “المساحات الزرقاء”. كما لوحظ ارتفاع ملحوظ في متوسط معدل ضربات القلب وانخفاض في المشاعر السلبية، ولكن فقط بين المشاركين الذين كانوا يعانون من إجهاد مرتفع مسبقًا. هناك ارتباط واضح بين بيئات المعيشة والإجهاد السلبي، مما يعني أن التعرض البيئي الحضري يمكن أن يسبب آثارًا سلبية على الصحة العقلية.
تعد مراقبة التعرض البيئي، المعروفة باسم الإكسبوزوم البشري، أمرًا حيويًا لفهم الآثار على الصحة، بما في ذلك المزاج المدرك، والرفاهية، والراحة الملحوظة. تم ارتداء جهاز iButton Hygrochron، وهو مستشعر تجاري محمول بسعة ذاكرة 8 كيلوبايت من بيانات السجل وبرنامج استرجاع البيانات، لمراقبة درجة حرارة الهواء (TA) والرطوبة النسبية (RH). أظهرت التقارير اليومية للمتغيرات المراقبة وبيانات مؤشر الحرارة المحسوبة المجمعة ملفات إكسبوزوم شخصية شائعة لكل مشارك. قيدت مجموعة المعلمات المحدودة في الدراسة من توصيف العينة، ولكن يمكن أن توفر المعلمات الإضافية رؤى قيمة. على سبيل المثال، تتبع حقيبة ظهر ذكية عدة معلمات: سرعة الرياح، ودرجة حرارة الهواء، والرطوبة، والضغط الجوي، والإشعاع الشمسي، وتركيزات الجسيمات
المادة (PM1.0 و PM2.5 و PM10) من منظور مشاة محلي. تتكون النظام من وحدة تحكم ومجموعة من المستشعرات، تم اختيارها مع مراعاة المواصفات البيئية واستهلاك الطاقة، موضوعة على حقيبة ظهر متصلة بشبكة Wi-Fi. قدم الجهاز رؤية شاملة للمساحات الحضرية، مما يساعد في تحديد نقاط الضعف البيئية والمخاطر الصحية، مما يساعد المخططين الحضريين على معالجة الآثار السلبية للتوسع الحضري، وتصميم مدن قابلة للعيش. نظرًا للتأثير الذي تتركه أفعال سكان المدن وزيادة التوسع الحضري على مصادر التعرض في المدن الكبرى، من المهم بشكل كبير مراقبة الآثار والأسباب لهذه التعرضات على صحة الإنسان بدقة.
يمكن أن توفر منصات المستشعرات المتكاملة مراقبة متعددة المعايير للتعرضات الحضرية المعقدة. تم اقتراح بنية خدمة رعاية مفاهيمية متكاملة مع مستشعرات قابلة للارتداء ومرنة للتواصل مع السلطات الطبية، وقد قيل إن التصميم يعزز من مراقبة الصحة في المنزل، وتقييمات التعرض والصحة. تم اقتراح منصات استشعار متكاملة إضافية لتوفير الفرصة لتقييم المخاطر الحرارية الفسيولوجية في الأبحاث والعيادات والبيئات المنزلية للوقاية من الأمراض المزمنة. تظهر منصات الاستشعار ضرورة معالجة العوامل الأساسية التي تسهم في تدهور الصحة الحضرية، مما يقدم وعدًا لفهم المصدر وتأثيرات التعرض الحضري. إن أخذ التعرضات مدى الحياة للفرد وتأثيرها على الصحة في الاعتبار سيلعب دورًا كبيرًا في تحديد البيئات الحضرية المستقبلية، مما يؤثر على أنشطة سكان المدن المستقبلية.
بالفعل، لقد زادت الأنشطة البشرية من تباين التعرضات البيئية. حقيبة ظهر ذكية قابلة للارتداء توفر رؤية المشاة للبيئات الحضرية. قدمت القياسات المتزامنة مع المعدات المعتمدة جمع بيانات دقيق عبر جميع معلمات المستشعر، مما يضمن مراقبة دقيقة للبيئة. ومع ذلك، لم يتم أخذ الصوتيات الخارجية في الاعتبار، وهو ما كان يمكن أن يكون ذا قيمة نظرًا للطبيعة الصاخبة للبيئة الحضرية. وقد أظهرت دراسة مختلطة الطرق، وهي دراسة قابلة للارتداء الذكي مصممة لمراقبة الضوضاء الصوتية ودرجة الحرارة وعدد جزيئات الهواء وبيانات نظام تحديد المواقع العالمي، توازيات بيانات عالية مقارنة بالأجهزة المرجعية التقليدية. تظهر مجموعة المعايير الواسعة التي تم جمعها التحدي المتمثل في توثيق بيانات التعرض بينما يتحرك الأفراد عبر بيئات حضرية متنوعة، مما يبرز الحاجة إلى تقييمات أداء صارمة قبل إجراء الدراسات. تميل الاتجاهات نحو الدراسات التي تشمل معايير بيئية متعددة، مما يبرز أهمية تحديد وقياس تأثير الظروف المختلفة على صحة الفرد. يمكن أن توجه هذه التقييمات اختيار الأجهزة القابلة للارتداء المناسبة للاستخدام اليومي في المستقبل، على الرغم من أنه يجب أخذ الظروف الأكثر تخصيصًا في الاعتبار.
على الرغم من الأدلة التي تشير إلى أن الخصائص البيئية المختلفة لها تأثيرات متنوعة على صحة الإنسان، يبدو أن مراقبة التعرض الشخصي للبيئة الحضرية محدودة. تم دمج جهاز PUFP C200، وهو عداد جزيئات محمول شخصي ذكي، مع جهاز NEATVIBE wear TM (التعرض للضوضاء، وقت النشاط، والاهتزاز). أظهرت نتائج الاختبارات الميدانية الأولية باستخدام أداتين تم التحقق من صحتهما في المختبر تقيسان التعرضات الشخصية للضوضاء مع دقة مكانية وزمنية عالية. وأشارت النتائج إلى أن الأجهزة القابلة للارتداء الذكية يمكن أن تقيس بفعالية كل من الضوضاء وتلوث الجسيمات في الوقت نفسه، مما يوفر قراءات دقيقة للتعرض الشخصي في بيئات ميكروية مختلفة. بينما يعتبر قياس دقة التعرض البيئي الشخصي أمرًا حاسمًا، يجب أن يتجاوز فهم تأثيره على صحة الإنسان جمع البيانات والتخفيف من آثار التعرضات مثل التلوث. يبدو أن هناك فجوة في الأدبيات حيث أن جمع البيانات غالبًا ما يكون الهدف النهائي دون أي إجراء متCorresponding. من أجل تعزيز انتشار وقابلية التوسع للأجهزة القابلة للارتداء ولتحسين الصحة بنجاح، يبدو أنه من الضروري تشجيع المراقبة والتقييم المشترك للتعرض الفسيولوجي والنفسي والبيئي لضمان فهم شامل ودقيق للصحة.

تقييم التلوث الحضري

تؤثر العديد من الميزات البيئية سلبًا على صحة الإنسان؛ ومع ذلك، فإن ارتفاع جزيئات الهواء الدقيقة يؤثر بشكل مباشر على الوظائف الفسيولوجية.
وظيفتها. أظهرت مقارنات بين ثلاثة أجهزة لمراقبة التعرض الشخصي لجزيئات PM2.5 (عداد جزيئات بصري واحد، واثنان من النيفيلومترات) في بيئات حضرية مختلفة ارتباطات غير متسقة بين الأجهزة، مما يشير إلى تقلبات محتملة في جزيئات الهواء حتى داخل المناطق الحضرية المرتبطة ارتباطًا وثيقًا. تم استخدام أجهزة استشعار قابلة للارتداء، e-TACT وBodyCAP Medical، الموضوعة على الصدر وتحت الإبط، لدراسة التغيرات في درجة حرارة الجلد والهواء ومستويات النشاط لدى المشاركين في المناطق الحضرية والريفية على مدى أظهر المشاركون في المناطق الريفية درجات حرارة هواء شخصية أقل من نظرائهم في المناطق الحضرية، ولكن حدثت ذروات كبيرة في درجات الحرارة الداخلية في كلا الموقعين، مما يدل على تقلبات داخلية أكبر من تلك الموجودة في الهواء الطلق. أظهرت بيانات الملوثات الشخصية الإضافية من جهاز قابل للارتداء الذكي مزود بمستشعرات متنوعة نتائج ناجحة ولكنها قد تكون محدودة، ولا تعكس بالكامل الظروف الحضرية غير المتوقعة. أظهر جهاز الاستشعار القابل للارتداء Mypart جدواه في عشرين بيئة حضرية يومية من خلال تجربة مستخدم. تم ترتيب الليزر والضوء الكاشف بشكل عمودي، حيث كان الليزر فوق الضوء الكاشف. قام مروحة بسحب الهواء عبر الضوء الكاشف، مما أدى إلى تشتت الجسيمات فوق ضوء الليزر إلى الضوء الكاشف، مما يولد إشارة جهد. تم تضخيم هذه الإشارة وأخذ عينات منها بواسطة متحكم دقيق مكن من الكشف عن الجسيمات. أثبت نظام “Mypart” أنه نظام فعال ودقيق ومنخفض التكلفة وقابل للحمل لمراقبة الهواء الشخصي، مما أثر على سلوك المشاركين للتخفيف من آثار التلوث. من الواضح أن السلوكيات البشرية لها تأثيرات متنوعة على شدة التلوث، حتى في المناطق الحضرية المرتبطة ارتباطًا وثيقًا.
علاوة على ذلك، قامت أجهزة Sniffer 4D بمراقبة PM1 و PM2.5 و PM10، حيث كانت مستويات UPM أعلى خلال موسم “التدفئة” وكشفت عن خصائص توزيع مكاني معاكسة لكميات UPM. مما يبرز تأثير ليس فقط لدرجة حرارة البيئة ورطوبتها على انتشار UPM ولكن أيضًا تأثير السلوكيات البشرية. سلوك إنساني آخر، وهو النقل، يساهم بشكل كبير في UPM، كما يتضح من أجهزة الاستشعار القابلة للارتداء منخفضة التكلفة المصممة باستخدام تصاميم الأجهزة مفتوحة المصدر الموجودة التي تكشف عن وجود UPM من خلال أوضاع تقنية تشتت الضوء الديناميكي. قاس الجهاز القابل للارتداء التعرض خلال وسائل النقل المختلفة، حيث أظهرت الحافلات أعلى مستوى من التعرض للجسيمات الدقيقة، تليها استخدام المترو، وركوب الدراجات، والمشي. في الواقع، يمكن أن تؤثر الأجهزة القابلة للارتداء الذكية على مثل هذه السلوكيات البشرية. أظهر جهاز Sharp GP2Y1010AU0F القابل للارتداء، الذي ارتداه الطلاب خلال تنقلاتهم اليومية، زيادة ملحوظة في الوعي البيئي وسلوكيات أكثر استدامة على مدى عدة أسابيع، مع تسجيل البيانات من خلال وحدة تحكم دقيقة. ومع ذلك، أظهرت نتائج أخرى أيضًا أن الأفراد الذين يقضون وقتًا أطول في الهواء الطلق في المدن أو المناطق ذات الازدحام المروري العالي يواجهون خطرًا متزايدًا للتعرض لجزيئات الهواء. هناك حاجة إلى تقييمات متقدمة للتعرض الشخصي باستخدام الأجهزة القابلة للارتداء الذكية لتغيير سلوكيات البشر وتثقيف أولئك الذين يعيشون في المدن حول التهديدات التي يواجهونها فيما يتعلق بالتلوث.
تم تقديم إمكانية تحسين تقييم التعرض الشخصي من خلال مشروع كانارين، وهو قناع ذكي منخفض التكلفة لتلوث الهواء الشخصي يوفر إمكانية مراقبة العلامات الحيوية، ومستوى التلوث، والنشاط البدني بشكل محسّن. اقترح التصميم أن أجهزة تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) وأجهزة تخطيط القلب الكهربائي (ECG) يمكن أن تقيس النشاط الكهربائي للدماغ والقلب. أظهرت تجربة استمرت أسبوعًا مع 32 مشاركًا قدرة النظام على تقديم قياسات موثوقة في الغالب لثاني أكسيد النيتروجين، والأوزون، والمواد الجسيمية. ومع ذلك، فإن المدة المحدودة وحجم المشاركين الصغير يقللان من إمكانية تعميم النتائج، مما يبرز تباين مخاطر التعرض لتلوث الهواء على الرغم من قدرة المستشعرات القابلة للارتداء على توفير بعض البيانات الدقيقة. وقدمت تصميمات المستشعرات النسيجية الأكثر تكاملاً معلومات أكثر شخصية. بيانات الهواء المحيط، مع أكسيد الجرافين (GO) وثنائي كبريتيد الموليبدينوم أجهزة استشعار الأنسجة الإلكترونية المصنوعة بطريقة تغليف مائية معدلة مدفونة في قماش نايلون. باستخدام مواد ثنائية الأبعاد غير محاطة، حافظ النسيج الإلكتروني القابل للغسل على حساسية وانتقائية عالية لـ الكشف، حتى في وجود الغازات المتداخلة، تقديم الملابس الذكية بدلاً من الإكسسوارات يمكن أن يوفر بيانات أكثر دقة بسبب قابلية ارتدائها الأوسع. في الواقع، يمكن أن تعزز رؤى جودة الهواء باستخدام بيانات من الأجهزة القابلة للارتداء الذكية الأفراد لاتخاذ قرارات مستنيرة بشأن تعرضهم للملوثات. وبالتالي،
يجب أن يتضمن تطوير هذه التكنولوجيا ويلبي احتياجات الجمهور والفرد على حد سواء.

مساعدة النشاط البدني في الهواء الطلق

دراسة عشوائية متقاطعة شملت 115 مشاركًا صحيًا يرتدون سوار “Sense wear” وميكروليث، فحصت ما إذا كانت آثار استنشاق الكربون الأسود ستعكس التأثيرات المفيدة للنشاط البدني على وظيفة الرئة. تم تحليل نماذج الانحدار المختلط لحجم الزفير القسري في الثانية الأولى (FEV1)، السعة الحيوية القسرية (FVC)، تدفق الزفير الأقصى وتدفق الزفير القسري (FEF). تشير النتائج إلى أن التعرض للكربون الأسود يلغي التأثيرات المفيدة للنشاط البدني على وظيفة الرئة وتبرز أهمية تقليل التعرض للملوثات في البيئات الحضرية. تشير الأدلة المتزايدة إلى ربط الميزات البيئية الشخصية بشدة تلوث الهواء. قام مشروع SHE بتقييم الاستجابات الفسيولوجية بالاقتران مع بيانات تلوث البيئة الشخصية والجو وحركة المرور. ارتدى المشاركون جهاز مراقبة معدل ضربات القلب ومعدل التنفس القابل للارتداء، وشاركوا في نشاط بدني في الهواء الطلق على مسار “أخضر” و”أحمر”. اكتشفت وحدات استشعار البيئة الموضوعة على طول مسارات التمرين تركيزات أعلى من الملوثات على المسار الأحمر، مما يشير إلى أن الحدائق الحضرية والمساحات الخضراء يمكن أن تقلل من تركيزات معظم الملوثات. ومن ثم، يمكن أن توفر الأجهزة القابلة للارتداء الذكية، مع القدرة على مراقبة مستويات الملوثات الهوائية في الوقت الحقيقي، للمستخدمين ملاحظات حول الأوقات والمسارات للمشاركة في النشاط البدني في الهواء الطلق، إن وجدت.
في الواقع، المشاركة في النشاط البدني المنتظم تعزز جودة الحياة العامة ومن المعروف أنها تساهم في الوقاية من الوفاة المبكرة. ومع ذلك، خلال النشاط البدني في الهواء الطلق في المناطق الحضرية، تؤدي معدلات التهوية الأعلى إلى زيادة جرعة استنشاق ملوثات الهواء. وبالتالي، فإن ممارسة الرياضة في الهواء الطلق في المناطق الحضرية تزيد من احتمالية الإصابة بأمراض الجهاز التنفسي بين سكان المدن، حيث يؤدي التعرض للملوثات إلى تفاقم ضعف النظام القلبي الوعائي والجهاز التنفسي. تم اقتراح جورب مراقبة غير جراحي ومنخفض الطاقة وفعال من حيث التكلفة لمراقبة معدل ضربات القلب، تشبع الأكسجين، العرق، درجة حرارة الجسم، النشاط البدني، والضغط. أنشأ النظام نظرة شاملة على صحة المستخدم من خلال تحليل بيانات قائم على الخوارزمية، بما في ذلك أي آثار سلبية محتملة ناتجة عن التعرضات الخارجية الشخصية. إن دمج مثل هذه التقنيات القابلة للارتداء المتقدمة يوفر نهجًا مواتيًا لمراقبة وتخفيف آثار التعرضات البيئية على صحة الفرد ورفاهيته.
في الواقع، يواجه النشاط البدني في الهواء الطلق في المناطق الحضرية حواجز تتجاوز التلوث. على الرغم من أن المشي هو تمرين شائع منخفض إلى معتدل الشدة لسكان المدن، إلا أن هناك حواجز تعيق إمكانية المشي. سجل جهاز استشعار قابل للارتداء عملية المشي لـ 64 مشاركًا، كاشفًا عن استجابات سلوكية مختلفة للحواجز البيئية. بينما قد يؤثر حجم عينة الدراسة الصغيرة ومناطق جمع البيانات المحدودة على الموثوقية، تظهر الأجهزة القابلة للارتداء الذكية إمكانيات في تقييم الحواجز البيئية، خاصة في ظروف معينة. السلوك المستقر في البيئات الحضرية يشكل مخاطر على القلب والأوعية الدموية، تم تناولها من خلال نماذج أولية من الأجهزة القابلة للارتداء الذكية المدمجة في الملابس للتقييم في الوقت الحقيقي. أظهر هذا البروتوكول التجريبي لكبار السن الكشف الدقيق عن أنشطة متنوعة بدقة “ ” الدقة. ومع ذلك، قد تختلف فعالية الجهاز مع أنشطة مختلفة وسكان أوسع. بينما تحمل أنظمة الأجهزة القابلة للارتداء الذكية وعدًا لتقييم مخاطر القلب والأوعية الدموية وتشجيع النشاط، ركزت الأبحاث الحالية بشكل أساسي على كبار السن.
المشاركة في النشاط البدني المنتظم أمر حيوي للحفاظ على صحة جيدة، ويوفر التمرين في الهواء الطلق فوائد فسيولوجية أكبر من التمرين في الداخل. لقد أثبتت الأجهزة القابلة للارتداء فعاليتها في مراقبة كل من العوامل البيئية والفسيولوجية أثناء التمرين، ولكن هناك نقص في الدراسات ذات الصلة. نتيجة لذلك، من الصعب الحصول على فهم كامل لقدرات الحماية للأجهزة القابلة للارتداء الذكية في هذا المجال.
تطورات جديدة في تقنيات القابلية للارتداء.-تحتوي أجهزة الاستشعار القابلة للارتداء الذكية على إمكانيات كبيرة لتمكين مراقبة الصحة العقلية والبدنية المخصصة،
مما يتيح تحليل الصحة التنبؤي والتدخلات في الوقت المناسب. تحدث التطورات التكنولوجية بمعدلات سريعة، وقد حفزت التقدم في الإلكترونيات المرنة وعلوم المواد والكيمياء الكهربائية تطوير أجهزة استشعار حيوية قابلة للارتداء تتيح التقييم المستمر غير الجراحي للصحة.
نظرًا لأن العرق يحتوي على معلومات بيولوجية كيميائية وفيرة، يمكن لأجهزة استشعار العرق القابلة للارتداء فهم العمليات البيوكيميائية التي تحكم صحتنا بشكل أفضل، مما يمكّن الطب الدقيق من خلال المراقبة الشخصية. تعتبر العديد من أجهزة استشعار العرق أجهزة استشعار جهدية تعتمد على أقطاب كهربائية انتقائية للأيونات (ISEs) التي تحول الإشارات الأيونية إلى إمكانيات كهربائية بطريقة غير مدمرة. تتكون مثل هذه الأجهزة الاستشعارية الكهربائية من قطب استشعار تم تشكيله بمكون حساس للهدف وقطب مرجعي يحافظ على جهد مستقر في محاليل متغيرة مثل العرق. ومع ذلك، يجب إجراء دراسات للتحقق من صحة أجهزة استشعار العرق القابلة للارتداء بشكل أكبر لتحسين سياق العلامات الحيوية للعرق فيما يتعلق بحالات الصحة. يمكن أن يدفع استخدام بيانات الصحة الشخصية في الوقت الحقيقي التي تم جمعها من أجهزة استشعار العرق أجهزة الاستشعار القابلة للارتداء الذكية إلى الاستخدام السائد.
جهاز استشعار آخر ناشئ قابل للارتداء الذكي الذي حظي باهتمام كبير هو أجهزة استشعار الإبر الدقيقة، التي تهدف إلى دمج تقنيات الاستشعار والإبر الدقيقة للتحقيق في الجزيئات الحيوية لتعزيز مراقبة الصحة في نقطة الرعاية (POC). تتكون أجهزة استشعار الإبر الدقيقة من مجموعة من الإبر بحجم ميكرون، مما يتيح عمق اختراق ضحل لتوفير طريقة غير جراحية تقريبًا لثقب الجلد. تعتبر البنية الدقيقة للإبر الدقيقة مهمة في استخراج السوائل الجسدية. يمكن تصنيف الأجهزة القابلة للارتداء الحالية من الإبر الدقيقة إلى فئات صلبة، مجوفة، مسامية، ومغلفة، كل منها له مزايا وعيوب مختلفة. على الرغم من تصميمها المعقد الفطري، تم تطبيق أجهزة استشعار الإبر الدقيقة القابلة للارتداء مؤخرًا كمنصات استشعار قوية للكشف عن المواد ذات الأهمية السريرية ومراقبة العلامات الحيوية أو الأدوية المبتلعة. إن دمج أجهزة الاستشعار الحيوية المتقدمة في الأجهزة القابلة للارتداء يمثل طريقًا واعدًا لمستقبل أجهزة الاستشعار القابلة للارتداء الذكية، التي تمتد قدراتها إلى ما هو أبعد من “الاستشعار” البسيط.
تحديات استخدام الأجهزة القابلة للارتداء الذكية بين المستخدمين.-على الرغم من الشعبية المتزايدة للأجهزة الذكية، تم إثارة مخاوف بشأن قابليتها للارتداء. عندما تأخذ الأجهزة القابلة للارتداء الذكية شكل الملابس، تظهر الحاجة إلى الغسيل لتقليل نمو البكتيريا والتلوث، خاصة بالنسبة للأجهزة القابلة للارتداء المتعلقة بالصحة. ومع ذلك، فإن دمج المكونات الإلكترونية في الملابس، بما في ذلك الأسلاك، لوحات الدوائر، والبطاريات، يمثل تحديات لعملية الغسيل، حيث لا يمكن غسل هذه المكونات دون أن تتعرض للتلف. إحدى الحلول المحتملة هي تصميم ملابس ذكية بمكونات إلكترونية قابلة للإزالة. ومع ذلك، يقدم هذا النهج مجموعة من التحديات الخاصة به، حيث سيتطلب من المستهلكين إزالة المكونات قبل الغسيل. قد يثير هذا مخاوف تنظيمية تتعلق بالتعامل مع الإلكترونيات القوية ويسبب مخاوف بشأن وضعها الصحيح مرة أخرى في الملابس. بدلاً من ذلك، فإن الأساور القابلة للارتداء الذكية، أو عصابات الرأس، أو أساور الكاحل لديها مشاكل غسيل محدودة، حيث أن هذه الأجهزة قابلة للمسح بشكل أساسي. ومع ذلك، يجب ملاحظة أن الابتعاد عن الملابس يحد من قدرات المستشعر حيث يمكن ارتداء عدد أقل من المواقع غير الملحوظة على الجسم.
تعمل صناعة الأزياء في بيئة ديناميكية للغاية وسريعة التطور، حيث يتم تصميم الملابس والإكسسوارات وإنتاجها والتخلص منها باستمرار مع كل موسم، مما يؤدي إلى دورات حياة قصيرة بشكل ملحوظ للملابس. هذا يطرح تحديات للأجهزة القابلة للارتداء الذكية، حيث تم تصميمها بدورات حياة طويلة بسبب تكاليف تصنيعها الأعلى. وبالتالي، لا يمكن للأجهزة القابلة للارتداء الذكية الالتزام بالاتجاهات المتطورة بسرعة في عالم الأزياء، مما قد يثني المستهلكين المهتمين بالأزياء عن شراء هذه الأجهزة. في الواقع، فإن التصميم “الكلاسيكي” والخالد يناسب الأجهزة القابلة للارتداء الذكية، مما يبرز البساطة لتسهيل دمجها في مجموعة واسعة من الملابس التي يستخدمها المستهلكون. ومع ذلك، قد لا يت reson هذا النهج مع الأسواق الجماهيرية التي تقدر ارتداء الملابس وفقًا لأسلوبها وتفضيلاتها. مثال على علامة تجارية ناجحة للأجهزة القابلة للارتداء الذكية هو Fitbit، التي تقدم أجهزة مخصصة
بأحزمة قابلة للإزالة بسهولة، مما يسمح للمستخدمين بتكييف الجهاز مع أي مناسبة. لكي يتم قبول الأجهزة القابلة للارتداء الذكية، يجب أن تتبنى نماذج منتجات مماثلة، تتضمن مكونات إلكترونية قابلة للإزالة يمكن ربطها بملابس وإكسسوارات مختلفة، مما يمكّن من دمجها بسلاسة في خزائن المستخدمين.
يمتد قبول المستخدمين للأجهزة القابلة للارتداء الذكية إلى ما هو أبعد من جاذبيتها الجسدية. تخزين البيانات، الذي غالبًا ما يرتبط بالبيانات الضخمة، هو مصدر قلق أساسي آخر يمكن أن يثني بشكل كبير عن اعتماد الأجهزة القابلة للارتداء الذكية. تشير البيانات الضخمة إلى مجموعات البيانات الكبيرة التي يتم جمعها وتحليلها لكشف الأنماط والاتجاهات. في الأجهزة القابلة للارتداء الذكية، تتعلق البيانات بسلوك الإنسان والتفاعلات على نطاق واسع. مع ازدياد وعي المستهلكين بتداعيات مشاركة بياناتهم وتبادل الخصوصية من أجل التقدم التكنولوجي، ظهرت مخاوف ملكية البيانات كحاجز كبير. على سبيل المثال، يتم تتبع بيانات تاريخ البحث من Google وامتلاكها وتخزينها بواسطة Google بدلاً من الباحث الفردي. ومع ذلك، لا تدعي Google ملكية المحتوى الذي ينشئه المستخدمون داخل برامجها، مثل النصوص أو الصور. في الواقع، تصبح قضية ملكية البيانات والتحكم فيها ذات أهمية خاصة مع الأجهزة القابلة للارتداء الذكية. على سبيل المثال، تم تصميم مستشعر e-TACT الذي تم مناقشته أعلاه لجمع العلامات الحيوية وبيانات البيئة الدقيقة من المستخدمين الذين يرتدون الجهاز. بينما يمكن أن يوفر جمع هذه البيانات رؤى قيمة حول صحة الفرد ورفاهيته، عادةً ما يتخلى المستخدم عن ملكية البيانات والتحكم فيها. قد يشعر المستخدمون بالقلق بشأن كيفية تخزين بياناتهم ومشاركتها وربما تحقيق الربح منها من قبل شركة الأجهزة القابلة للارتداء الذكية. سيكون من الضروري معالجة هذه القضايا المعقدة المتعلقة بملكية البيانات لحماية خصوصية المستخدم وحقوقه، وتعزيز الثقة وتشجيع اعتماد أوسع للأجهزة القابلة للارتداء الذكية.
في الواقع، يمكن أن تؤدي استخدام آليات نقل البيانات غير المناسبة إلى تسرب البيانات، مما يشكل خطرًا على حقوق وحريات الأفراد. في سياق بيانات الأجهزة القابلة للارتداء الذكية، يمكن أن يؤدي ذلك إلى سرقة بيانات الصحة الشخصية. في الذكاء الاصطناعي (AI)، حيث يتم معالجة كميات هائلة من البيانات وتحليلها، يكون خطر تسرب البيانات والفساد بارزًا بشكل خاص. تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على آليات نقل البيانات لتعمل بشكل فعال، مما يجعلها عرضة للاختراقات الأمنية المحتملة إذا لم تكن هناك تدابير مناسبة. جميع أشكال تخزين البيانات عرضة للفساد، مما يبرز أهمية تدابير حماية البيانات القوية.
علاوة على ذلك، فإن التعاون بين التخصصات بين علماء البيانات والباحثين والمهندسين والمصممين أمر حيوي لمعالجة مخاوف أمان البيانات وتعزيز التطوير المادي للأجهزة القابلة للارتداء الذكية. يعد التعاون الفعال عبر مجالات منفصلة أمرًا ضروريًا لضمان تطور الأجهزة القابلة للارتداء الذكية بشكل آمن وناجح. يمكن أن تقدم هذه التعاونات تحديات وتعقيدات يجب التفاوض عليها بين المتعاونين ودعمها من خلال موارد كافية، وتمويل، وبنية تحتية لتسهيل البحث والتطوير واختبار الأجهزة القابلة للارتداء الذكية.
النطاق.- مع إدخال المدن الذكية، تمتلك الأجهزة القابلة للارتداء الذكية إمكانية التكامل الشامل داخل البيئة الحضرية. يتجاوز هذا النطاق جمع البيانات البسيط ويمكّن التدخلات التكنولوجية من التصفية إلى جوانب مختلفة من حياة سكان المدن. يمكن أن تصبح المدن الذكية والأجهزة القابلة للارتداء الذكية ذكية بما يكفي لتوفير حلول تنمية مستدامة وحياة ذكية مخصصة لسكان المدن. على سبيل المثال، أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) عنصرًا متقدمًا في العديد من الصناعات، مع إمكانية أن يصبح مساعدة دائمة في جميع أنحاء العالم. يمكن دمج نماذج الذكاء الاصطناعي في المنازل ومكاتب العمل والمساحات الخارجية والاتصال بالأجهزة الذكية التي يرتديها سكان المدن. يمكن أن تعالج نماذج الذكاء الاصطناعي في المدينة بيانات العلامات الحيوية من الأجهزة القابلة للارتداء الذكية لتوفير الرعاية والمساعدة ونصائح الحياة العامة المخصصة لاحتياجات كل ساكن حضري فريدة. ومع ذلك، نظرًا لأن المدن هي شبكات بيئية معقدة، ستحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى مراعاة الاحتياجات المختلفة للمدينة. لذا، لديهم متطلبات للاستجابة للتغيرات البيئية المستمرة.
يجب الاعتراف بأن الأجهزة القابلة للارتداء الذكية قد تقدم إمكانيات ما بعد الإنسانية. قد يصبح التمييز بين المستخدم و
التكنولوجيا الذكية الملبوسة غير قابل للتمييز بشكل متزايد، مما يحول “المستخدم” إلى شيء يتجاوز الإنسان. تمكّن واجهات الدماغ-الكمبيوتر (BCI) الأفراد من إرسال المعلومات مباشرة من أدمغتهم إلى أجهزة الكمبيوتر، وإرسال الأوامر دون الحاجة إلى الحركة. عرضت BCI في عام 2009 إصبعًا واستبدلته بمحرك USB، مما يمكّن المستخدم أو “المضيف” من تخزين الصور ومقاطع الفيديو ومحتوى مفيد آخر على “إصبعه.” مؤخراً، تم اعتبار BCI كنهج واعد لإعادة التأهيل، مثل المرضى بعد السكتة الدماغية. ومع ذلك، يجب وضع معايير تقييم جديدة، مع تقييمات بيوميكانيكية أكثر موضوعية لتحديد التطبيق الآمن لـ BCI. يمكن أن تعزز BCI أيضًا المراقبة الميتا معرفية. كانت BCI-VR قادرة على تقييم الاستجابات العاطفية للمصممين تجاه أعمالهم، مما يوفر تغذية راجعة بصرية حيوية في الوقت الحقيقي للاستجابات. على الرغم من أنها تقدم فقط إثباتًا للمفهوم، فإن هذه الدراسة تقدم وعدًا مع BCI، مما يعرض نطاقها المحتمل المستقبلي في عدة مجالات مختلفة لفهم وتعزيز الصحة.
تظهر BCI وغيرها من تقنيات “الارتداء” ما بعد الإنسانية الناشئة إمكانية الأجهزة القابلة للارتداء الذكية لتوسيع مفهوم الإنسان. تقدم هذه التطورات تحديات فريدة، خاصة فيما يتعلق بالاعتبارات الأخلاقية. إنهم يواصلون المسؤولية الأساسية لتغرس تطوير الأجهزة القابلة للارتداء الذكية بإحساس بمشاركة المستخدم ووعي.

الاستنتاجات

تقدم الأجهزة القابلة للارتداء الذكية حلولًا واعدة لتحسين أنماط الحياة وصحة سكان المدن. لقد استعرضت هذه المراجعة إمكانية الأجهزة القابلة للارتداء الذكية لتعزيز صحة وأنماط حياة سكان المدن من خلال فحص الأدبيات الموجودة. تظهر النتائج التأثير الكبير الذي يمكن أن تحدثه الأجهزة القابلة للارتداء الذكية في تحسين نتائج الصحة وتمكين الأفراد من السيطرة على رفاهيتهم. تعزز الأجهزة القابلة للارتداء الصحة بشكل جوهري ولكنها تعمل كأدوات مراقبة تسمح للمستخدمين باتخاذ خيارات مستنيرة واتخاذ خطوات استباقية نحو تحسين الصحة بناءً على البيانات المقدمة. بالنظر إلى تأثير سلوك سكان المدن على محيطهم الحضري وصحتهم الشخصية، يمكن أن يؤدي اعتماد الأجهزة القابلة للارتداء الذكية إلى تحفيز وتشجيع سلوكيات صحية إيجابية. من خلال الاستخدام النشط للأجهزة القابلة للارتداء الذكية، يمكن للأفراد تنمية عادات نمط حياة إيجابية يمكن أن تعزز بشكل كبير نتائج صحتهم، وبالتالي حالة مساكنهم الحضرية. ومع ذلك، فإن نهج “مقاس واحد يناسب الجميع” للأجهزة القابلة للارتداء الذكية أقل عملية، حيث أن الأفراد لديهم احتياجات محددة. تعتبر التخصيص أمرًا حيويًا لتحسين الفوائد الصحية للأجهزة القابلة للارتداء الذكية. إن المشاركة النشطة للمستخدم واستخدامه للأجهزة القابلة للارتداء الذكية أمران حاسمان لتحقيق نتائج إيجابية.
ومع ذلك، هناك مخاوف محتملة بشأن تكنولوجيا الأجهزة القابلة للارتداء الذكية، وقابلية الارتداء، وقبول المستخدم، وخصوصية البيانات، والتكاليف الأولية العالية. يجب معالجة هذه التحديات لكي تصل التكنولوجيا إلى إمكانياتها. يمكن أن توفر الأبحاث الإضافية في هذا المجال رؤى قيمة تساهم في تطوير أساليب مبتكرة لاستغلال إمكانيات الأجهزة القابلة للارتداء الذكية للتخفيف من التحديات المتعلقة بالتكنولوجيا. مع استمرار التطوير، تمتلك الأجهزة القابلة للارتداء الذكية القدرة على إعادة تعريف الصحة الحضرية، وربط البشر ببيئتهم والتكنولوجيا.

شكر وتقدير

يرغب المؤلفون في الاعتراف بالتمويل الذي تم تلقيه من وحدة ليفرهولم لتصميم مدن المستقبل [LUDeC] لأبحاث الدكتوراه – رقم المشروع/معرف: 18003357.

ORCID

References

  1. L. Lambert, H. A. Passmore, and M. D. Holder, Canadian Psychology/Psychology Canadienne, 56, 311 (2015).
  2. B. Giles-Corti et al., Lancet, 388, 2912 (2016).
  3. G. R. McCormack, M. Rock, B. Sandalack, and F. A. Uribe, Public Health., 125, 540 (2011).
  4. D. Ding and K. Gebel, Health & Place, 18, 100 (2012).
  5. World Health Organization, “Physical inactivity is a leading cause of disease and disability, warns who.” (2002), Retrieved from; https://who.int/news/item/04-04-2002-physical-inactivity-a-leading-cause-of-disease-and-disability-warns-who.
  6. P. Knobel, R. Maneja, X. Bartoll, L. Alonso, M. Bauwelinck, A. Valentin, W. Zijlema, C. Borrell, M. Nieuwenhuijsen, and P. Dadvand, Environ. Pollut., 271, 116393 (2021).
  7. European Centre for the Development of Vocational Training, (2010), Retrieved from;Disability strategy 2010-2020: a renewed commitment to a barrier-free Europe https://cedefop.europa.eu/en/news/european-disability-strategy-2010-2020-renewed-commitment-barrier-free-europe.
  8. S. Dodig, I. Čepelak, and I. Pavić, Biochemia medica., 29, 483 (2019).
  9. K. Costello, “Gartner says worldwide wearable device sales to grow 26 per cent in 2019%23GartnerTGI.” (2018), Retrieved from: https://gartner.com/en/newsroom/ press-releases/2018-11-29-gartner-says-worldwide-wearable-device-sales-to-grow-.
  10. F. Laricchia., Statista (2023), Retrieved: https://statista.com/statistics/487291/ global-connected-wearable-devices/.
  11. E. Park, K. J. Kim, and S. J. Kwon, Information Technology, People., 29, 717 (2016).
  12. J. E. Mück, B. Unal, H. Butt, and A. K. Yetisen, Trends Biotechnol., 37, 563 (2019).
  13. Fitbit, Fitbit Official Site for Activity Trackers.(accessed Jun. 15, 2023) (2024), https://fitbit.com/global/in/home.
  14. Apple. Watch, (2024), Retrieved from: https://apple.com/watch/.
  15. R. Aznar-Gimeno et al., “Deep Learning for Walking Behaviour Detection in Elderly People Using Smart Footwear.” Entropy, 23, 777 (2021).
  16. F. Lin, A. Wang, Y. Zhuang, M. R. Tomita, and W. Xu, IEEE Trans. Ind. Inf., 12, 2281 (2016).
  17. T. H. Jo, J. H. Ma, and S. H. Cha, Sensors, 21, 1284 (2021).
  18. S. Yusif, J. Soar, and A. Hafeez-Baig, Int. J. Med. Informatics, 94, 112 (2016).
  19. S. Mukherjee, S. Suleman, R. Pilloton, J. Narang, and K. Rani, Sensors, 22, 4228 (2022).
  20. S. K. Vashist, Anal. Chim. Acta, 750, 16 (2012).
  21. Y.-P. Hsu and D. J. Young, IEEE Sensors., 14, 3490 (2013).
  22. D. Castaneda, A. Esparza, M. Ghamari, C. Soltanpur, and H. Nazeran, International Journal of Biosensors & Bioelectronics., 4, 195 (2018).
  23. B. Pardamean, H. Soeparno, A. Budiarto, B. Mahesworo, and J. Baurley, Healthcare Informatics Research., 26, 83 (2020).
  24. H. J. Kim, K. H. Lee, J. H. Lee, H. Youk, and H. Y. Lee, JMIR mHealth and uHealth., 10, e34059 (2022).
  25. NHS. Hypertension, (2023), Retrieved from: https://nhs.uk/conditions/high-blood-pressure-hypertension/.
  26. Y. Zhang, Y. Tao, Y. Zhong, J. Thompson, J. Rahmani, A. S. Bhagavathula, X. Xu, and J. Luo, Medicine., 101, 29346 (2022).
  27. I. J. Brekke, L. H. Puntervoll, P. B. Pedersen, J. Kellett, and M. Brabrand, PLoS One, 14, 0210875 (2019).
  28. N. Mohammadzadeh, M. Gholamzadeh, S. Saeedi, and S. Rezayi, Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing., 14, 6027 (2020).
  29. W. Von Rosenberg, T. Chanwimalueang, V. Goverdovsky, D. Looney, D. Sharp, and D. P. Mandic, IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine., 4, 2700111 (2016).
  30. P. S. Pandian, K. Mohanavelu, K. P. Safeer, T. M. Kotresh, D. T. Shakunthala, P. Gopal, and V. C. Padaki, Medical Engineering & Physics., 30, 466 (2008).
  31. D. Maier, E. Laubender, A. Basavanna, S. Schumann, F. Güder, G. A. Urban, and C. Dincer, ACS Sens., 4, 2945 (2019).
  32. K. Kario, Hypertension, 76, 640 (2020).
  33. D. S. Bhatti, S. Saleem, A. Imran, Z. Iqbal, A. Alzahrani, H. Kim, and K.-I. Kim, Sensors, 22, 7722 (2022).
  34. D. Robles YM, A. J. Ricoy-Cano, A. P. Albín-Rodríguez, J. L. López-Ruiz, and M. Espinilla-Estévez, Sensors (Basel)., 22(), 8599 (2022).
  35. GOV.UK, (2024), https://gov.uk/government/organisations/medicines-and-healthcare-products-regulatory-agency.
  36. Z. Zhang, P. M. Amegbor, T. Sigsgaard, and C. E. Sabel, Health & Place, 78, 102924 (2022).
  37. Z. Zhang, P. M. Amegbor, and C. E. Sabel, International Journal of Planning Research., 11, 211 (2022).
  38. J. Roe, A. Mondschein, C. Neale, L. Barnes, M. Boukhechba, and S. Lopez, Frontiers in Public Health., 23, 575946 (2020).
  39. J. P. Reeves, A. T. Knight, E. A. Strong, V. Heng, C. Neale, R. Cromie, and A. Vercammen, Frontiers in Psychology., 13, 1840 (2019).
  40. A. Russo and M. B. Andreucci, Sustainability., 15, 1982 (2023).
  41. V. Martins Gnecco, I. Pigliautile, and A. L. Pisello, Sensors, 23, 576 (2023).
  42. R. J. Cureau, I. Pigliautile, and A. L. Pisello, Sensors, 22, 502 (2022).
  43. G. Shan, X. Li, and W. Huang, The Innovation., 1, 100031 (2020).
  44. S. Pham, D. Yeap, G. Escalera, R. Basu, X. Wu, N. J. Kenyon, I. Hertz-Picciotto, M. J. Ko, and C. E. Davis, Sensors, 20, 855 (2020).
  45. S. Zhou, B. Yu, and, and Y. Zhang, Sci. Adv., 9, 1638 (2023).
  46. X. Li, L. C. Stringer, and M. Dallimer, Climate, 10, 164 (2022).
  47. I. Pigliautile and A. L. Pisello, Sci. Total Environ., 630, 690 (2018).
  48. M. Ueberham, U. Schlink, M. Dijist, and U. Weiland, Sustainability, 11, 1412 (2019).
  49. C. Helbig, M. Ueberham, A. M. Becker, H. Marquart, and U. Schlink, Current Pollution Reports., 7, 417 (2021).
  50. U. Schlink and M. Ueberham, Engineering, 7, 285 (2021).
  51. M. Koch et al., JMIR mHealth and uHealth., 10, 39532 (2022).
  52. D. Leaffer, C. Wolfe, S. Doroff, D. Gute, G. Wang, and P. Ryan, International Journal of Environmental Research and Public Health., 16, 308 (2019).
  53. Z. Zhang, P. M. Amegbor, and C. E. Sabel, Sensors, 21, 7693 (2021).
  54. F. Salamone, M. Masullo, and S. Sibilio, Sensors, 21, 4727 (2021).
  55. J. A. Fisher, M. C. Friesen, S. Kim, S. J. Locke, Y. Kefelegn, J. Y. Wong, P. S. Albert, and R. R. Jones, Technology Letters., 6(4), 222 (2019).
  56. A. Constantinou, S. Oikonomou, C. Konstantinou, and K. C. Makris, Sci. Rep., 11, 22020 (2021).
  57. D. Oletic and V. Bilas, IEEE Sensors Applications Symposium, Proceedings., 1, 1 (2015).
  58. R. Tian, C. Dierk, C. Myers, and E. Paulos, Proceedings of the 2016 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (2016), 10.1145/2858036.2858496.
  59. Z. Zhang, P. M. Amegbor, T. Sigsgaard, and C. E. Sabel, Health & Place., 78, 102924 (2022).
  60. N. H. Motlagh et al., Transport and Environment., 98, 102981 (2021).
  61. F. Kane, J. Abbate, E. C. Landahl, and M. J. Potosnak, Sensors, 22, 1295 (2022).
  62. L. Liang, P. Gong, N. Cong, Z. Li, Y. Zhao, and Y. Chen, BMC Public Health., 19, 711 (2019).
  63. P. Lee, H. Kim, Y. Kim, W. Choi, M. S. Zitouni, A. Khandoker, H. F. Jelinek, L. Hadjileontiadis, U. Lee, and Y. Jeong, JMIR mHealth and uHealth, 10, 38614 (2022).
  64. B. Dessimond, I. Annesi-Maesano, J.-L. Pepin, S. Srairi, and G. Pau, Sensors, 21, 1876 (2021).
  65. P. W. Oluwasanya, T. Carey, Y. A. Samad, and L. G. Occhipinti, Sci. Rep., 12, 12288 (2022).
  66. J. A. Robinson, D. Kocman, M. Horvat, and A. Bartonova, Sensors, 18, 3768 (2018).
  67. M. Laeremans et al., Medicine & Science in Sports & Exercise., 50, 1875 (2018).
  68. M. Laurino, T. Lomonaco, F. G. Bellagambi, S. Ghimenti, A. Messeri, M. Morabito, E. Marrucci, L. Pratali, and M. G. Trivella, International Journal of Environmental Research and Public Health., 18, 2432 (2021).
  69. P. C. Hallal, L. B. Andersen, F. C. Bull, R. Guthold, W. Haskell, and U. Ekelund, Lancet, 380, 247 (2012).
  70. M. Laeremans et al., Environ. Int., 117, 82 (2018).
  71. L. García, L. Parra, J. Jimenez, and J. Lloret, Sensors, 18, 2822 (2018).
  72. B. Lee and H. Kim, International Journal of Environmental Research and Public Health., 19, 704 (2022).
  73. E. Kańtoch, Sensors, 18, 3219 (2018).
  74. J. Min, J. Tu, C. Xu, H. Lukas, S. Shin, Y. Yang, S. A. Solomon, D. Mukasa, and W. Gao, Chem. Rev., 123, 5049 (2023).
  75. J. Kim, A. S. Campbell, B. E.-F. de Ávila, and J. Wang, Nat. Biotechnol., 37, 389 (2019).
  76. M. Bariya, H. Y. Y. Nyein, and A. Javey, Nat. Electron., 1, 160 (2018).
  77. V. K. Gupta, S. Kumar, R. Singh, L. P. Singh, S. K. Shoora, and B. Sethi, J. Mol. Liq., 195, 65 (2014).
  78. J. R. Sempionatto, J. A. Lasalde-Ramírez, K. Mahato, J. Wang, and W. Gao, Nat. Rev. Chem, 6, 899 (2022).
  79. Y. Hu, E. Chatzilakou, Z. Pan, G. Traverso, and A. K. Yetisen, Adv. Sci., 2306560 (2024).
  80. S. Kim, M. S. Lee, H. S. Yang, and J. H. Jung, “Enhanced extraction of skin interstitial fluid using a 3D printed device enabling tilted microneedle penetration.” Sci. Rep., 11, 14018 (2021).
  81. F. Tehrani et al., Nat. Biomed. Eng., 6, 1214 (2022).
  82. J. Yang, R. Luo, L. Yang, X. Wang, and Y. Huang, Int. J. Mol. Sci. 2023, 24, 9882 (2023).
  83. A. El- Laboudi, N. S. Oliver, A. Cass, and D. Johnston., Diabetes Technol. Ther., 15, 101 (2013).
  84. P. R. Miller, R. J. Narayan, and R. Polsky, J. Mater, Chem. B. 2016, 4, 1379 (2016).
  85. H. L. O. Júnior, R. M. Neves, F. M. Monticeli, and, and L. Dall Agnol, Textiles, 2, 582 (2022).
  86. M. Dulal, S. Afroj, J. Ahn, Y. Cho, C. Carr, I. D. Kim, and N. Karim, ACS Nano, 16, 19755 (2022).
  87. M. Schukat, D. McCaldin, K. Wang, G. Schreier, N. H. Lovell, M. Marschollek, and S. J. Redmond, Yearb Med. Inform, 10, 73 (2016).
  88. L. Mcneill and R. Moore, Int. J. Consumer Stud., 39, 212 (2015).
  89. M. Stoppa and A. Chiolerio, Sensors, 14, 11957 (2014).
  90. N. Elgendy and A. Elragal, Big Data Analytics: A Literature Review Perspective, 8557, 214 (2014).
  91. A. McAfee and R. Brnynjolfsson, Big Data: The Management Revolution. (2012), Retrieved from, https://hbr.org/2012/10/big-data-the-management-revolution.
  92. V. Vijayan, J. P. Connolly, J. Condell, N. McKelvey, and P. Gardiner, Sensors (Basel), 21, 5589 (2021).
  93. Google, Exposure Notification. (2020), Retrieved from: https://blog.google/documents/69/Exposure_Notification_Cryptography_Specification_v1.2.1.pdf/.
  94. W. T. Neill, Mechanisms of Transfer-Inappropriate Processing., ed. D. S. Gorfein and C. M. MacLeod (Inhibition in Cognition, Washington) 63 (2007).
  95. Y. Wu, H. N. Dai, and H. Wang, IEEE Internet of Things Journal, 8, 2300 (2021).
  96. Y. M. de-la-Fuente-Robles, A. J. Ricoy-Cano, A. P. Albín-Rodríguez, J. L. LópezRuiz, and M. Espinilla-Estévez, Sensors, 22, 8599 (2022).
  97. N. A. Megahed and R. F. Abdel-Kader, Scientific African., 17, 01374 (2022).
  98. T. Yigitcanlar, K. Desouza, L. Butler, and F. Roozkhosh, Energies., 13, 1473 (2020).
  99. B. Friedman and D. G. Hendry, Value Sensitive Design: Shaping Technology with Moral Imagination (The MIT Press, Cambridge, MA) (2019).
  100. A. Porter, “Bioethics and transhumanism.” The J. Med. Philos.: A Forum Bioeth. Philos. Med., 42, 237 (2017).
  101. The Telegraph, “A computer programmer from Finland has lost their finger replaced with a USB Drive.” (2009), Retrieved from: https://telegraph.co.uk/news/
    newstopics/howaboutthat/5005118/Computer-programmer-from-Finland-has-lost-finger-replaced-with-USB-drive.html.
  102. H. Qu, F. Zeng, Y. Tang, B. Shi, Z. Wang, and X. Chen, Assist. Technol., 19, 30 (2022).
  103. Q. Yang, S. Feng, T. Zhao, and S. Kalantari, Int. J. Hum. Comput. Stud., 185, 103229 (2024).


Journal: ECS Sensors Plus, Volume: 3, Issue: 1
DOI: https://doi.org/10.1149/2754-2726/ad3561
Publication Date: 2024-03-01

Please cite the Published Version

Cusack, NM ©, Venkatraman, PD ©, Raza, U and Faisal, A (2024) Review-Smart Wearable Sensors for Health and Lifestyle Monitoring: Commercial and Emerging Solutions. ECS Sensors Plus, 3 (1). 017001 ISSN 2754-2726
DOI: https://doi.org/10.1149/2754-2726/ad3561
Publisher: IOP Publishing
Version: Published Version
Downloaded from: https://e-space.mmu.ac.uk/634323/
Usage rights:

Creative Commons: Attribution 4.0
Additional Information: This is an open access article which first appeared in ECS Sensors Plus

Enquiries:

If you have questions about this document, contact openresearch@mmu.ac.uk. Please include the URL of the record in e-space. If you believe that your, or a third party’s rights have been compromised through this document please see our Take Down policy (available from https://www.mmu.ac.uk/library/using-the-library/policies-and-guidelines)

OPEN ACCESS

Review-Smart Wearable Sensors for Health and Lifestyle Monitoring: Commercial and Emerging Solutions

To cite this article: N. M. Cusack et al 2024 ECS Sens. Plus 3017001

You may also like

  • (Invited) smart Wearable Electronics for Chronic Disease Management Simiao Niu
  • Looped energy harvester for human motion
    M Geisler, S Boisseau, P Gasnier et al.
  • Piezoresistive 3D graphene-PDMS spongy pressure sensors for loT enabled wearables and smart products Debarun Sengupta, Amar M Kamat, Quinten Smit et al.
View the article online for updates and enhancements.

Review-Smart Wearable Sensors for Health and Lifestyle Monitoring: Commercial and Emerging Solutions

N. M. Cusack, (D. D. Venkatraman, U. Raza, and A. Faisal Manchester Metropolitan University, Manchester Fashion Institute, Faculty of Arts and Humanities, Manchester M15 6BH, United Kingdom Manchester Metropolitan University, Department of Engineering, Manchester M15 6BH, United Kingdom Department of Sport and Exercise Sciences; Manchester Metropolitan University, Manchester M15 6BG, United Kingdom Faculty of Physical Education for Men, Alexandria University, Alexandria, Egypt

Abstract

The rapid growth of urbanisation has brought about various health concerns for citizens living in urban environments. Sedentary lifestyles, increased pollution levels, and high levels of stress have become prevalent issues affecting the overall well-being of urban populations. In recent years, the emergence of smart wearable devices has offered a promising avenue to address these health concerns and promote healthier lifestyles. This review evaluatse the effectiveness of smart wearables in mitigating health concerns and improving the lifestyles of urban citizens. The review involves 50 relevant peer-reviewed smart wearable studies and supporting literature from electronic databases PubMed, Ovid, Web of Science, and Scopus. Results indicate that smart wearables have the potential to positively impact the health of urban citizens by promoting physical activity, tracking vital signs, monitoring sleep patterns, and providing personalised feedback and recommendations to promote physical activity levels. Furthermore, these devices can help individuals manage stress levels, enhance self-awareness, and foster healthier behaviours. However, the review also identifies several challenges, including the accuracy and reliability of wearable data, user engagement and adherence, and ethical considerations regarding data privacy and security. © 2024 The Author(s). Published on behalf of The Electrochemical Society by IOP Publishing Limited. This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 License (CC BY, http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/), which permits unrestricted reuse of the work in any medium, provided the original work is properly cited. [DOI: 10.1149/

2754-2726/ad3561]
Manuscript submitted December 3, 2023; revised manuscript received February 18, 2024. Published March 28, 2024.
The physical environment we live in shapes our everyday disposition and activities. As cities are dense conglomerations of individuals interacting within an ecological network, city citizens are exceedingly sensitive to numerous factors affecting their perceived safety and feelings of well-being. Many metropolises in the developed world are deficient in clean air, green space to navigate outdoors, innocuous exercise routes and safe contact points, which can have a detrimental influence on an individual’s physiological and psychological well-being. The safety concerns associated with outdoor physical activity in urban environments further exacerbates the challenges faced by urbanites who seek to maintain a healthy lifestyle. Numerous concerns are around chronic disease susceptibility, pollution and lack of green space, which contribute to feelings of insecurity and discourage people, particularly among vulnerable groups from engaging in outdoor exercise. Addressing these safety concerns is crucial to promoting active lifestyles and creating environments that support the health and well-being of urban residents.
In addition to the above, in metropolitan cities around the world, there are further issues relating to physical activity and well-being. Built environments negatively affect the populace’s health and the quality of outdoor physical activity undertaken. The World Health Organisation reported two million global deaths a year, as are result of an insalubrious sedentary lifestyle, a consequence of urbanites’ predisposition to desk jobs, reduced green space access, excessive fast-food options, lack of physical movement and greater environmental stressors. Indeed, mobility and vulnerability are two key factors affecting an individual’s health, particularly those residing in urban environments, where insufficiencies within existing healthcare systems reduce the appropriate care provided. Despite positive connotations surrounding increasing demographic longevity, urban elderly dwellers are amongst those who face numerous social and individual challenges in urban living.
Action is needed to tackle the health crises in cities. Smart wearables, defined as internet-connected devices worn on the body, offer tremendous potential to revolutionise health care. These devices provide users with versatile access to a wealth of data and
information across multiple platforms. Presently, smart wearables serve a wide range of functions, including step counting, heart rate and respiratory rate monitoring, environmental tracking, and even mood assessment, all with the potential to significantly contribute to urban health improvement. While smart wearables are now ubiquitous, it’s crucial to note that their historical usage was quite limited, and their development has advanced exponentially, as illustrated in Fig. 1.
The global smart wearable market growth, estimated at billion in 2022, increased the market penetration of smart wearables into several industries, like sports, medicine, and fashion. This growth enabled the multi-faceted use of smart wearables, from tracking fitness and health data to providing individually tailored notifications and alters. Commercially available products, such as the Fitbit and Apple Watch, have significantly shaped the landscape of smart wearables. These products have gained popularity and recognition for their innovative features and potential to enhance various aspects of users’ lives. Fitbit, a well-established brand in the wearables market, offers a range of devices that track physical activity, monitor sleep patterns, and provide personalised health insights. Similarly, Apple Watch has emerged as a leading smartwatch, offering advanced health and fitness tracking capabilities and features like ECG monitoring and fall detection. Despite the success of wearables like Fitbit and Apple, standardisation issues remain significant hurdles in the smart wearables market. With multiple platform systems and device manufacturers, achieving successful integration and compatibility among different wearables poses a complex challenge. Collaboration between disciplines is needed to address these challenges and establish common standards for smart wearables.
The primary focus of this review is to assess the potential of smart wearables in improving health within urban environments. It aims to evaluate how smart wearables can effectively contribute to the improvement of urban dwellers’ health and overall quality of life. The review also explores the implications involved in the integration of smart wearable devices within the cities that would allow users to extend the usage beyond physical boundaries and induce further advancements. The integration of wearable devices into the infrastructure of smart cities can offer valuable insights into urban environments and their impacts on the populace’s health.
Figure 1. A Brief History of Commercial Smart Wearables; Cusack (2023).

Methodology

This systematic review assessed resources from various online databases such as Web of Science [WoS], Ovid, Scopus, PubMed, and Medline through the Web of Science platform (Fig. 2). Each database was searched using keyword combinations and subject headings structured similarly to a PICO [Population, Intervention, Comparison and Outcome] framework, an approach used to formulate well-defined database searches, reference Fig. 3. This keyword search method was applied to clarify and guide searches, ensuring a focused and systematic approach that gathered all relevant sources through keyword searches.
Database searches were restricted to peer-reviewed articles published from 2010 to March 2023 to obtain the most relevant articles relating to smart wearables. Search results were collated in referencing software (EndNote 20 -Clarivate Analytics). The eligibility criteria were devised to include content written in English, relevance to the five designated subcategories, and demonstrating novel research, refer to Table II. Initial searches were screened by reading the titles and abstracts, and records were removed if they demonstrated a lack of eligibility. The lead researcher screened full texts of the remaining records. The other contributing researchers then screened the eligible studies, and the lead researcher resolved disagreements about whether a study should be included.

Discussions

This section presents a comprehensive combination of key resources ( ) and supporting references structured into four sub-sections focusing on smart wearable sensors. Tables I and II provide a structured overview of the included studies. Table I outlines the PICO (Population, Intervention, Comparison, Outcome) framework used to select keywords for the searches, with each database undergoing 15 unique searches utilising diverse combinations of the keywords. These searches were systematically conducted throughout March 2023, searching from 2010-2023, to maximise the identification of relevant academic resources for screening. Table II categorises the identified papers into subcategories based on their thematic areas, which were established during the initial screening process, which involved reviewing abstracts and titles and applying predefined inclusion criteria.
The succeeding discussion is structured around the following thematic sections:

Enhancing urban user health and managing chronic disease.-

This section explores the multifaceted ways in which smart wearables contribute to enhancing urban health and managing chronic diseases. It presents findings from a selection of papers focused on health monitoring and papers centred on chronic disease monitoring. By merging these sections, the review underscores the interconnection between health monitoring and chronic disease management.
Monitoring environmental exposure.-This segment explores the success of smart wearables in monitoring environmental parameters, with a particular emphasis on urban exposure. It presents findings from a section of papers within the urban environment search theme, which examines the role of smart wearables in analysing data relevant to urban environmental conditions.
Assessing urban pollution.-Focused on evaluating the effectiveness of smart wearables in monitoring air particulate matter and assessing urban pollution levels, this section utilises papers from the designated subcategory. By critically assessing the findings of these studies, the review offers valuable insights into the potential applications of smart wearables in assessing and mitigating urban pollution.
Outdoor physical activity assistance.-The final section explores the role of smart wearables in facilitating outdoor physical activity and mitigating associated urban health risks. This section highlights smart wearables’ diverse functionalities and potential benefits in promoting outdoor physical activity engagement. This section includes five papers sourced from the relevant subcategory.
Reference Table III for an overview of smart wearable sensors examined within the discussion. Not all smart wearable sensors from the discussion are included due to constraints in related available data and crossover functionalities.

Enhance Urban User Health and Manage Chronic Disease

Increased risk of deteriorating health, the prevalence of chronic diseases and the need for consistent care reduce mobility and increase the vulnerability of urban citizens, particularly elderly groups who often receive insufficient care. To such health challenges, abnormal

Identification of studies via databases

Figure 2. Database search history, (Source: Cusack, 2023).
walking detection is a common clinical practice monitored in a Human Movement Unit/Gait analysis unit. Advancements in this field and “smart insoles” have been proposed to replace cumbersome clinical devices. Smart insole use cases are outside clinical settings and intend to detect the mobility of elderly users within any location to prevent possible health complications and aid safe, independent living. Previous smart insole studies have presented an fall detection and walking abnormality’s ability, representing the successful integration of technology into a textile to prevent injury and preserve health. Deep Learning methods and neuronic network algorithms are often applied in Smart insoles, with an easily modulated architecture that is robust and scalable. Considering the average elderly person’s negative discernment of technology, adopting such a device
may have certain barriers despite the electronic’s discreet insole integration. Concerns regarding data, ease of use and lack of understanding may lead to greater dissatisfaction levels and cause greater distress rather than facilitating health. Users should feel empowered and informed when adopting smart wearable devices to monitor their physiological changes and mitigate health challenges, not distressed.
As well as physiological change monitoring, smart wearable technology has advanced to combine biological components with physicochemical detectors that can react to changes in the wearer’s environment to give health advice. This could lead to developing preventative chronic and acute disease strategies over post-disease diagnosis treatment (Fig. 3).
Figure 3. The potential of smart wearable devices to monitor health (Courtesy of Cusack, 2024). “Human” (Courtesy of istockphoto).
Table I. PICO framework and keywords used for searches. (Source: Cusack, 2023).
Population (P) Intervention (I) Comparison (C) Outcome (O)
Urban citizens Smart Sensor Air pollution Health
Citizen Smart wearable Pollution Environmental monitoring
Urbanite Smart device Poor health Well-being
Urban environment Wearable smart device Safety
Intelligent wearable Physical activity
Monitoring device Physiological
Table II. Sub-section categorisation based on the searched papers. (Source: Cusack, 2023).
Selection method Categorisation of searched papers
Health monitoring Urban environment monitoring Chronic disease prevention Pollution monitoring Outdoor urban physical activity Total
Initial results 2311 2686 557 2111 1969 NA
Fulfilled inclusion criteria 90 75 30 137 58 NA
Final screened articles 15 15 3 12 5 50
Despite the emergence of several biological physicochemical smart wearables, their commercial viability remains limited. The GlucoWatch biographer, the first commercial Food and Drug Administration (FDA) approved watch for diabetic non-invasive
glucose monitoring, utilises reverse iontophoresis involving an electric potential between an anode and a cathode positioned on the skin surface. A skin-surface coupling device, consisting of two pressure sensors placed at two adjacent points on the body, captures
Table III. Summary of smart wearable sensor types and functions. (Source: Cusack, 2024).
Wearable Category/Name Type Technology Function User/Use Case
Smart Insole Prototype Deep Learning and neuronic network algorithms applied with specially designed sensors within an easily modulated architecture Fall detection and walking abnormality detection to prevent injury and preserve health Outside clinical settings for elderly users
CloudWatch biographer Commercial device Utilises reverse iontophoresis involving an electric potential between an anode and a cathode positioned on the skin surface Diabetic non-invasive glucose monitoring Diabetic patients
Skin-surface coupling device Research device Two pressure sensors placed at two adjacent points on the body, captures detailed blood pressure waveforms, detecting real-time elevated hypertension Monitor hypertension Pre or post hypertension patients
A photoplethysmography non-invasive wrist wearable Research device Uses a light source and a photodetector on the skin surface to measure the volumetric variants of blood circulation. To identify daily heart rate spike triggers Individuals living with heart risks
Galaxy Watch wearable Commercial device Multiplex of sensors; heart rate, heart rate variability, blood pressure, acceleration Monitors steps, heartbeat rate, BP, and sleeping duration Research, clinical trial and commercial use
Smart helmet Prototype Electrodes positioned at the lower jaw, forehead and mastoids Monitoring of cardiovascular and neural activity, serving as an effective means to analyse both physical and mental conditions. Research, clinical trial and potential future commercial use
Smart Vest Prototype A microcontroller interfaced with wireless communication and global positioning system (GPS) modules Continuous monitoring of both vital signs and physical activity Prototype but could have future clinical use case
A non-invasive breath biochemistry smart wearable Prototype Disposable paper-based electrochemical wearable sensor Detect Hydrogen peroxide (H2O2) Obstructive Pulmonary Disease (COPD) and respiratory condition patients
Empatica 4 medical wristband Commercial Clinic device Accelerometer, temperature, electrodermal activity, steps, blood Volume Pulse, IBI (Systolic peaks) Medical-grade smartwatch designed to be used in clinical trials Clinical trial use
Handheld Air beam sensors Commercial device Humidity and Temperature sensor Pm sensor Measures hyperlocal concentrations of air particulate matter, temperature and humidity Personal or research use
iButton Hydrochronic Commercial device Temperature and humidity sensors with 8 KB of datalog memory and data retrieval software Monitor human-centric air temperature (TA) and relative humidity (RA) Personal or research use
Smart backpack Prototype Control unit and set of sensors, selected with environmental specification and power consumption in mind, housed on a backpack Backpack tracked multiple parameters; wind velocity, air temperature, humidity, atmospheric pressure, solar radiation, and concentrations of particulate matter (PM1.0, PM2.5, and PM10) from a hyperlocal pedestrian perspective Research
Care service architecture Conceptualise design Integrated flexible sensor platforms Communicate with medical authorities to enhance in-home health monitoring and health assessments Research
PUFP C200 Commercial device Semiconductor monitoring real-time nanoparticle counts, trace metal and gas elements Personal portable particle counter Personal or research use
Body CAP Medical Commercial device miniature wireless electronic sensor Wearable connected device for physiological monitoring, Medical, research, and sport
e-TACT Commercial device 3D accelerometer integrated into various wearables Allows the fine analysis of physical activity Medical, research, and sport
My part Prototype A fan scattered particles over a laser onto the photodiode, generating a voltage signal enabling particle detection. Portable personal air monitoring Medical, research, and sport
Sniffer 4D Commercial device Personal or research use
Table III. (Continued).
Wearable Category/Name Type Technology Function User/Use Case
Sharp GP2Y1010AU0F Commercial device
PM1, PM2.5, and PM10, higher UPM levels monitoring, to map hyper-local air pollution information.
An infrared emitting diode (IRED) and a phototransistor are diagonally arranged, enabling the detection of particulate matter
Designed to be mounted onto moving platforms and was incorporated into wearable research Personal or research use
Canarin Project smart mask Prototype Electroencephalography (EEG) and electrocardiography (ECG) sensors measure the brain and heart electrical activity Personal air pollution mask Personal or research use
Integrated textile sensor Prototype Graphene oxide (GO) and molybdenum disulphide ( ), e-textile sensors fabricated by a modified dip-coating method detection Personal or research use
Sense wear band Commercial device An infrared emitting diode (IRED) and a phototransistor are diagonally arranged enabling the detection of reflected light of particulate matter Portable optical air quality sensor, designed to sense dust particles Personal or research use
Smart Sock Prototype Pressure sensors, conductive lines, and a block for data acquisition; communicates via Bluetooth Assess the risk of accidents or the health condition or determine overall well-being Medical, research, and sport
detailed blood pressure waveforms, detecting real-time elevated hypertension. A non-invasive, photoplethysmography wrist wearable uses a light source and a photodetector on the skin surface to measure the volumetric variants of blood circulation. Identifying daily heart rate spike triggers. These examples highlight the technological potential of smart wearables to address chronic diseases and health concerns. However, none of the devices have achieved market success despite their technological success. They are highlighting the need to consider consumer inputs, like design preferences and technological concerns, when designing smart wearables.
Indeed, user input plays a pivotal role in the success of various devices. The step counts, sleep duration, stress, and anxiety levels of 52 participants were recorded using commercial fitness trackers and smartwatches. The participants who actively participated in their health monitoring made more informed decisions regarding their lifestyle changes. Equally, a clinical trial that involved 221 participants used “standard intervention” with the commercial GalaxyWatch wearable and “enhanced intervention” integrating the GalaxyWatch with the Yonsei Health application. The results demonstrated improvements in blood pressure and glycated haemoglobin levels in both intervention groups. However, participants in the “enhanced intervention group” demonstrated consistent increases in their step counts, leading to positive alterations in body weight, BMI figures and overall health, making them “healthier” than “the standard intervention group. Another 2022 clinical interventionbased study investigated smart wearables’ ability to improve blood pressure control in hypertensive patients, a disease affecting 1 in 3 adults. Hypertensive patients were randomly assigned to either an intervention group or a control group, the intervention group used a digital bracelet (Sanjian Tech co, model H07) to monitor blood pressure continuously and provided a bespoke application with personalised health advice. This group demonstrated a significant improvement in blood pressure compared to the control group, who received standard care for hypertension management without technology. Hence, the mere act of wearing a smart device is insufficient to foster health improvements; the wearer’s active engagement and utilisation of smart wearables are crucial factors for achieving the desired outcomes in managing chronic diseases.
In addition to active user engagement, real-time monitoring of vital signs plays a pivotal role in managing chronic diseases, providing a valuable tool to detect variations that may indicate underlying health conditions. A smart helmet, with electrodes positioned at the lower jaw, forehead and mastoids, facilitated comprehensive monitoring of cardiovascular and neural activity, serving as an effective means to analyse both physical and mental conditions. The authors validated its performance against traditional medical-grade ECG and EEG systems and proposed a multivariate R-peak detection algorithm, for accuracy in noisy real-life scenarios. Another smart wearable, in the form of a “vest,” extended its monitoring capabilities to include a wide range of vital signs such as electrocardiogram rate (ECG), respiratory rate, body temperature, and movement, offering insights into various health challenges. Its multi-parameter data acquisition system was designed using a microcontroller interfaced with wireless communication and global positioning system (GPS) modules, which enabled continuous monitoring of both vital signs and physical activity. Hence, providing a more holistic view of an individual’s health compared to the smart wearable helmet. Notably, effective monitoring of respiration, an additional health marker, contributes to the mitigation of chronic diseases. A non-invasive breath biochemistry smart wearable, designed to detect Hydrogen peroxide (H2O2), a biomarker relevant in respiratory conditions like Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD), offered real-time detection with high sensitivity and specificity. The real-time data captured provides valuable insights into user health and well-being. When integrated with urban environmental monitoring, a more comprehensive understanding of health challenges comes to fruition.
Indeed, many smart wearables suffer from cumbersome designs, and considering the inherent bustling nature of urban environments,
the size of smart wearables plays a crucial role in their wider adoption. Tracking bracelets, smaller wearable sensors, have been determined as effective tools for remote health monitoring, as they can provide convenient and non-invasive means to monitor conditions like hypertension. This novel digital approach to aids preventative medicine, helping identify accumulative risk based on data collected, allowing proactive interventions. However, they still hold some unreliability. Wireless wearable body area networks (WBANs) could drive innovation in the smaller digital field of smart wearables; their smaller, more accurate and more compact designs could result in greater comprehension of the correlation between human habits and disease. WBAN technology has diverse applications and can integrate seamlessly into garments and other wearables. However, the high cost of WBANs often translates into elevated consumer prices, which could further deter the wider adoption of smart wearables. Even though producing trustworthy, accurate data to provide more effective health interventions is crucial to maximising the benefits and impact on chronic diseases, the industry should prioritise the size and cost of smart wearables.
The potential of smart wearables to facilitate the reduction of chronic diseases is clear. However, to be considered accurate enough for populace use, such devices may require costly medical certification from the Medicines and Healthcare Products Regulatory Agency (MHRA). A limited number of studies have explored using smart wearables to prevent chronic diseases in urbanised environments, highlighting a stark gap in the discourse. Further research in this area could provide valuable insights contributing to the development of innovative approaches to harness the potential of smart wearables in preventative health care.

Monitoring Environment Exposure

Despite the World Health Organisation’s advocacy of healthy and sustainable cities, urban research considering relationships between urban features such as human movement, traffic, and urban densification presents a deficiency in government intervention practices within cities to assist healthier living. Urban public open spaces (POS) drastically affect the mental and physical health of city residents. Participants wore a FrontRow wearable lifestyle camera, an Empatica 4 medical wristband, and GPS tracker as a sensor package to assess stress responses when walking. Machine learning algorithms presented POS features produced both positive and negative stress effects, depending on contextual factors. Some instances demonstrated certain plants heightened participant stress, especially when obstructing view, confirming a link between POS features and physiological stress. A reduced environmental stress response was also seen on a walked green route, compared to a grey route using handheld Airbeam sensors, with participants relying more on natural features when they were present. Likewise, smart wristband ECG data from participants exposed to urban wetlands and “blue” spaces demonstrated a modulation increase in brain activity and attention in “blue” spaces. A notable rise in mean heart rate and decrease in negative emotions was also observed, but only among participants with pre-existing high stress. There is a clear connection between living environments and negative stress, implying that urban environmental exposure can cause negative mental health effects.
Monitoring environmental exposure, known as the human exposome, is crucial to comprehend the effects on health, including perceived mood, well-being and observed comfort. The iButton Hygrochron, a portable commercial sensor with 8 KB of data-log memory and data retrieval software, was worn to monitor a humancentric air temperature (TA) and relative humidity (RH). Daily reports of monitored variables and clustered calculated heat index data demonstrated common personal exposome profiles for each participant. The study’s limited collection of parameters restricted the characterisation of the sample, but additional parameters could provide valuable insights. For instance, a smart backpack tracked multiple parameters: wind velocity, air temperature, humidity, atmospheric pressure, solar radiation, and concentrations of particulate
matter (PM1.0, PM2.5, and PM10) from a hyperlocal pedestrian perspective. The system comprised a control unit and set of sensors, selected with environmental specification and power consumption in mind, housed on a backpack connected to Wi-Fi. The device offered a comprehensive view of urban spaces, aiding in the identification of environmental vulnerabilities and health risks, assisting urban planners to address the negative effects of urbanisation, and designing liveable cities. Given the influence that urban dwellers’ actions and increased urbanisation have on exposure sources in metropolises, it is significantly important to accurately monitor the effects and causes of these exposures on human health.
Integrated sensor platforms can provide multi-parameter monitoring of complex urban exposures. A conceptualised care service architecture integrated with wearable, flexible sensors proposed to communicate with medical authorities, the design was said to enhance in-home health monitoring, exposure and health assessments. Further integrated sensor platforms have been proposed to provide the opportunity for heat risk physiological assessments in research, clinical, and home settings to prevent chronic disease. Sensor platforms portray the necessity to tackle the underlying factors contributing to declining urban health, presenting the promise to comprehend the source and effects of urban exposure. Considering an individual’s lifelong exposures and their impact on health will play a significant role in determining future urban environments, influencing the activities of future urban dwellers.
Indeed, increased human activities have already exacerbated the variability of environmental exposures. A smart wearable backpack provides a pedestrian’s view of urban environments. Synchronised measurements with established equipment presented accurate data collection across all sensor parameters, certifying accurate environment monitoring. However, outdoor acoustics were not accounted for, which could have been valuable given the urban environment’s noisy nature. Another mixed methods approach, a smart wearable study designed to monitor acoustic noise, temperature, particle number counts, and GPS data, portrayed high data parallels compared with traditional reference devices. The large breadth of parameters collected portrays the challenge of documenting exposure data while individuals move through diverse urban settings, underscoring the need for rigorous performance evaluations before conducting studies. The trend leans toward studies involving multiple environmental parameters, emphasising the importance of identifying and quantifying the influence of various conditions on an individual’s health. Such assessments can guide the future selection of appropriate wearables for daily use, although more personalised conditions should be considered.
Despite the evidence that various environmental characteristics have diverse impacts on human health, personal urban environmental exposure monitoring appears limited. PUFP C200, a personal portable particle counter smart wearable was combined with the NEATVIBE wear TM (Noise Exposure, Activity-Time, and Vibration) wearable. Preliminary field test findings using two laboratory-validated tools that measure personal-scale exposures and noise with high spatiotemporal resolution. Indicated that smart wearables can effectively measure both noise and particulate matter pollution in parallel, providing precise personal exposure readings in different microenvironments. While measuring personal environmental exposure accuracy is crucial, understanding its impact on human health should go further than the data collection and mitigate the effects of exposures like pollution. There appears to be a gap in the literature as data collection is often the end goal without any corresponding action. To progress the proliferation and scalability of wearables and to successfully improve health, it appears necessary to encourage the joint monitoring and assessment of physiological, psychological and environmental exposure to ensure comprehensive and accurate comprehension of health.

Assessing Urban Pollution

Many environmental features negatively impact human health; however, elevated air particulate matter directly impacts physiological
functioning. Comparisons of three personal PM2.5 exposure monitors (one optical particle counter, two nephelometers) in various urban settings revealed inconsistent correlations between devices, suggesting potential fluctuations in air particulate matter even within closely related urban areas. Wearable sensors, e-TACT and BodyCAP Medical, placed on the chest and armpit, investigated variations in skin and air temperature and the activity levels of urban and rural participants over Rural participants exhibited lower personal air temperatures than urban counterparts, but significant indoor temperature peaks occurred in both locations, indicating greater indoor fluctuations than outdoors. Additional personal pollutant data from a smart wearable with various sensors showed successful but potentially limited outcomes, not fully reflecting unpredictable urban conditions. Mypart, a wearable sensor device, demonstrated viability in twenty everyday urban environments through a user trial. laser and photodiode were arranged orthogonally, with the laser above the photodiode. A fan drew air across the photodiode, which scattered the particles over the laser light onto the photodiode, generating a voltage signal. This signal was amplified and sampled by a microcontroller enabled particle detection. Mypart proved to be an effective, accurate, low-cost, and portable personal air monitoring system, influencing participants’ behaviour to mitigate pollution effects. It is clear human behaviours have various effects on pollution severity, even within closely related urban areas.
Further, Sniffer 4D devices monitored PM1, PM2.5, and PM10, higher UPM levels during the “heating” season and revealed opposite spatial distribution characteristics of UPM quantities. Underscoring the impact not only of environmental temperature and humidity on UPM diffusion but also the impact of human behaviours. Another human behaviour, transportation, significantly contributes to UPM, evidenced by low-cost wearable sensors designed using existing opensource hardware designs that detect UPM presence through dynamic light scattering technique modes. The wearable measured exposure during various transport, exhibiting buses with the highest PM exposure, followed by subway use, cycling, and walking. Indeed, smart wearables can affect such human behaviours. The Sharp GP2Y1010AU0F wearable, worn by students during their daily commute, revealed a significant increase in environmental awareness and more sustainable behaviours over several weeks, with data logged through a microcontroller. However, further results have also indicated that individuals who consistently spend more time outdoors in cities or areas with high traffic congestion face an elevated risk of particulate matter exposure. There is a need for advanced personal exposure assessments using smart wearables to alter human behaviours and educate those living in cities about the threats they face regarding pollution.
The prospect of improving personal exposure assessment was presented by the Canarin Project, a low-cost personal air pollution smart mask offering the possibility of enhanced vital signs, pollution level, and physical activity monitoring The design proposed that electroencephalography (EEG) and electrocardiography (ECG) sensors could measure the brain and heart electrical activity. A weeklong trial with 32 participants demonstrated the system’s ability to provide mostly reliable measurements of nitrogen dioxide, ozone, and particulate matter. However, the limited duration and small participant group reduce the generalisability of the findings, underscoring the variability of air pollution exposure risks despite the ability of wearable sensors to provide some accurate data. A more integrated textile sensor design provided more personal ambient air data, with Graphene oxide (GO) and molybdenum disulphide , e-textile sensors fabricated by a modified dipcoating method embedded in a nylon fabric. Utilising unencapsulated two-dimensional materials, the washable e-textile maintained a high sensitivity and selectivity for detection, even in the presence of interfering gases, presenting smart garments over accessories can provide more accurate data due to their more expansive wearability. Indeed, air quality insights using data from smart wearables can empower individuals to make informed decisions about their pollutant exposure. Consequently, the
development of this technology should involve and cater to both the needs of the public and the individual.

Outdoor Physical Activity Assistance

A randomised crossover study of 115 healthy participants wearing a “Sense wear” band and a microlith examined if the effects of black carbon inhalation would reverse physical activity’s beneficial impacts on lung function. Mixed regression models analysed forced expiratory volume in the first second (FEV1), forced vital capacity (FVC), peak expiratory flow and forced expiratory flow (FEF). The findings suggest that exposure to black carbon negates the beneficial effects of physical activity on lung function and highlights the importance of minimising exposure to pollutants in urban environments. Increasing evidence links personal environmental features to air pollution severity. The SHE project assessed physiological responses in combination with personal environment atmospheric and traffic pollution particle data. Participants wore a wearable heart and respiratory rate monitor, engaging in outdoor physical activity along a “green” and “red” route. Environmental sensor nodes placed along the exercise routes detected higher concentrations of pollutants on the red route, suggesting that urban parks and green spaces can reduce the concentrations of most pollutants. Hence, smart wearables, with the ability to monitor realtime air pollutant levels, can provide users with feedback on the times and routes to engage in outdoor physical activity, if any.
Indeed, engaging in regular physical activity enhances the overall quality of life and is known to contribute to premature mortality prevention. However, during urban outdoor physical activity, higher ventilation rates result in an increased inhalation dose of air pollutants. Consequently, outdoor urban exercise exacerbates the likelihood of respiratory diseases among urban residents, as exposure to pollutants intensifies cardiovascular and respiratory system impairments. A non-invasive, low-energy, and cost-effective monitoring sock was proposed to monitor heart rate, oxygen saturation, sweat, body temperature, physical activity, and pressure. The system generated a comprehensive health overview of the user through an algorithm-based data analysis, including any potential negative effects arising from personal external exposures. Integrating such advanced wearable technologies provides a favourable approach to monitoring and mitigating the impacts of environmental exposures on individual health and well-being.
Indeed, urban outdoor physical activity faces barriers beyond pollution. Despite walking being a common low to moderateintensity exercise for urban dwellers, barriers to walkability exist. A smart wearable sensor recorded the gait process of 64 participants, revealing differing behavioural responses to environmental barriers. While the study’s small sample size and limited data collection areas may impact reliability, smart wearables show potential in assessing environmental barriers, particularly in specific conditions. Sedentary behaviour in urban environments poses cardiovascular risks, addressed by smart wearable IoT prototypes integrated into garments for real-time assessment. This experimental protocol for the elderly demonstrated accurate detection of various activities with a ” ” accuracy. However, the device’s efficacy may vary with different activities and a wider population. While smart wearable systems hold promise for cardiovascular risk assessment and activity encouragement, current research has primarily focused on the elderly.
Engaging in regular physical activity is crucial for maintaining good health, and outdoor exercise offers more significant physiological benefits than indoor exercise. Smart wearables have proven effective in monitoring both environmental and physiological factors during exercise, but there is a shortage of relevant studies. As a result, it is difficult to obtain a complete understanding of the safeguarding capabilities of smart wearables in this area.
New developments in wearable technologies.-Smart wearable sensors hold great potential to empower tailored mental and physical
health monitoring, enabling predictive health analysis and timely interventions. Technological developments are occurring at rapid rates, advances in flexible electronics, materials science, and electrochemistry have spurred the development of wearable biosensors that enable the continuous non-invasive assessment of health.
As sweat contains abundant biochemical information, wearable sweat sensors can better comprehend the biochemical processes that govern our health, enabling precision medicine through personalised monitoring. Many sweat sensors are potentiometric sensors based on ion-selective electrodes (ISEs) that convert ionic signals to electric potentials in a non-destructive way. Such electrochemical sensors comprise a sensing electrode reformed with a targetsensitive component and a reference electrode maintaining a stable potential in varying solutions like sweat. However, studies validating wearable sweat-sensing need to be conducted further to improve the contextualisation of sweat biomarkers concerning health conditions. The use of personalised real-time health data collected from sweat sensors can push smart wearable sensors into mainstream use.
Another emerging smart wearable sensor that has gained significant attention is microneedle sensors, which intend to combine sensing technologies and micro-needles for biomolecule investigation to advance point-of-care (POC) health monitoring. Microneedle sensors consist of a micron-scale needle collection, enabling a shallow penetration depth to provide a minimally invasive method to puncture the skin near-painless. The microstructure of the micro-needles is significant in the extraction of bodily fluids. Current microneedle wearables can be classified into solid, hollow, porous, and coated categories, each with various advances and drawbacks. Despite their inherent complex design, microneedle wearable sensors have been recently applied as powerful wearable sensor platforms to detect clinically significant substances and monitor biomarkers or ingested medicines. Integrating advanced biosensors into wearables presents a promising avenue for the future of smart wearable sensors, whose capabilities extend beyond simple “sensing.”
Challenges of using smart wearables among users.-Despite the growing popularity of smart devices, concerns have been raised regarding their wearability. When smart wearables take the form of garments, washing needs arise to minimise bacterial growth and contamination, especially for health-related wearables. However, incorporating electronic components garments, including wires, circuit boards, and batteries, presents challenges for the washing process, as these components cannot be washed without being damaged. One potential solution is to design smart garments with removable electronic components. However, this approach introduces its own set of challenges, as it would require consumers to remove the components before washing. This could raise regulatory concerns related to the handling of powerful electronics and cause concerns regarding their correct placement back into the garment. Alternatively, smart wearable wristbands, headbands, or ankle bands have limited washability issues, as these devices are primarily wipeable. However, it should be noted that diverging from a garment limits the sensor capabilities as fewer unobtrusive body positions can be worn.
The fashion industry operates in a highly dynamic and rapidly evolving environment, where garments and accessories are constantly designed, produced, and discarded with each season, resulting in significantly short garment lifecycles. This poses challenges for smart wearables, as they are designed with long life cycles due to their higher manufacturing costs. Consequently, smart wearables cannot adhere to rapidly evolving fashion trends, which may deter fashion-conscious consumers from purchasing smart wearables. Indeed, a “classic” and timeless design suits smart wearables, emphasising simplicity for easy incorporation into a large consumer-based clothing repertoire. However, such an approach may not resonate with mass markets that value dressing according to their style and preferences. An example of a successful smart wearable brand is Fitbit, which offers personalised devices
with easily removable straps, allowing users to adapt the device to any occasion. For smart wearables to be accepted, they should adopt similar product models, incorporating removable electronic components that can be attached to different garments and accessories, enabling seamless integration into users’ wardrobes.
User acceptance of smart wearables extends beyond their physical aesthetic. Data storage, often connected to big data, is another essential concern that can significantly deter the adoption of smart wearables. Big Data refers to large data sets that are collected and analysed to reveal patterns and trends. In smart wearables, the data relates to human behaviour and mass-scale interactions. As consumers have become more conscious of the implications of sharing their data and trading privacy for technological advancements, data ownership concerns have emerged as a substantial barrier. For instance, Google’s search history data is tracked, owned, and stored by Google rather than the individual searcher. However, Google does not claim ownership over the content generated by users within their software, such as text or images. Indeed, the issue of data ownership and control becomes particularly pertinent with smart wearables. For instance, the e-TACT sensor discussed above was designed to collect vital signs and microenvironmental data from users wearing the device. While this data collection can offer valuable insights into individual health and well-being, typically, the wearer relinquishes ownership and control over their data. Wearers may worry about how their data will be stored, shared, and potentially monetised by the smart wearable company. Addressing these complex data ownership issues will be vital to protect user privacy and rights, foster trust and encourage wider adoption of smart wearables.
Indeed, using inappropriate data transfer mechanisms can result in data leakage, posing a risk to the rights and freedoms of individuals. Within the context of smart wearable data, this could lead to the theft of personal health data. In artificial intelligence (AI), where vast amounts of data are processed and analysed, the risk of data leakage and corruption is particularly pronounced. AI systems rely heavily on data transfer mechanisms to function effectively, making them vulnerable to potential security breaches if appropriate measures are not in place. All forms of data storage are susceptible to corruption, which highlights the importance of robust data protection measures.
Moreover, interdisciplinary collaboration between data scientists, researchers, engineers and designers is crucial for addressing data security concerns and advancing the physical development of smart wearable devices. Effective collaboration across separate fields is essential to ensure smart wearables’ safe and successful evolution. Such collaborations can present challenges and complexities that must be negotiated between collaborators and supported by adequate resources, funding, and infrastructure to facilitate research, development, and testing of smart wearables.
Scope.-With the introduction of smart cities, smart wearables have the potential for comprehensive integration within the urban environment. This expanded scope transcends simple data collection and enables technological interventions to filter into various aspects of urban dwellers’ lives. Smart cities and smart wearables could become intelligent enough to provide urbanites with tailored sustainable development and intelligent lifestyle solutions. For instance, artificial intelligence (AI) is becoming a progressive element of many industries, with a scope to become constant assistance across the globe. AI models could be integrated into homes, work offices and outdoor spaces and connect to the smart devices’ urbanites wear. The city’s AI models could process vital sign data from the smart wearables to provide care, assistance and general living advice tailored to every urbanite’s unique needs. However, as cities are intricate ecological networks, AI models will need to account for the different needs of the city. Hence, they have a requirement to respond to consistent environmental changes.
It must be acknowledged that smart wearables could present transhuman possibilities. The distinction between the wearer and the
worn smart technology could become increasingly indistinguishable, transforming the “wearer” into something beyond human. Braincomputer interfaces (BCI), enable individuals to send information directly from their brains to computers, sending commands without moving. A publicised BCI 2009 presented a finger and replaced it with a USB drive, enabling the wearer or “host” to store photos, videos, and other useful content on their “finger.” Recently, BCI’s have been perceived as promising approaches for rehabilitation, like for post-stroke patients. However, new evaluation criteria need to be established, with more objective biomechanical assessments to establish BCI’s safe application. BCI’s could also to enhance metacognitive monitoring. A BCI-VR was able to evaluate the emotional responses of designers to their work, providing real-time, visual biofeedback of the responses. Although only providing a proof-of-concept this study offer promise with BCI’s, presenting their potential future scope into several different health comprehending and enhancing areas.
BCI’s and other emerging transhuman “wearable” technology demonstrate the potential of smart wearables to expand the human concept. Such developments present unique challenges, especially concerning ethical considerations. They are perpetuating the essential responsibility to instil the development of smart wearables with a sense of user input and conscientiousness.

Conclusions

Smart wearables offer promising solutions to improve the lifestyles and health of urbanites. This review has investigated the potential of smart wearables to enhance the health and lifestyles of urban dwellers by examining the existing literature. The findings demonstrate the significant impact that smart wearables can have on improving health outcomes and empowering individuals to take control of their well-being. Wearables inherently enhance health but serve as monitoring tools that allow users to make informed choices and take proactive steps towards health improvement based on the provided data. Considering the influence of urban dwellers’ behaviours on their urban surroundings and personal health, adopting smart wearables could catalyse and encourage positive healthbenefiting behaviours. By actively using smart wearables, individuals can cultivate positive lifestyle habits that can significantly enhance their health outcomes and, by extension, the condition of their urban dwellings. However, a one-size-fits-all approach to smart wearables is less practical, as individuals have specific needs. Personalisation is vital to optimising the health benefits of smart wearable devices. The wearer’s active engagement and utilisation of smart wearables are crucial for achieving positive outcomes.
Nevertheless, there are potential concerns regarding smart wearable technology, wearability, user acceptance, data privacy, and high initial costs. These challenges need to be addressed for the technology to reach its potential. Further research in this area could provide valuable insights that contribute to developing innovative approaches to harness the potential of smart wearables to mitigate the challenges regarding the technology. With continued development, smart wearables have the potential to redefine urban health, connecting humans to their surroundings and technology.

Acknowledgments

The authors would like to acknowledge the funding received from the Leverhulme Unit for the Design of Cities of the Future [LUDeC] for the doctoral research – project number/ID:18003357.

ORCID

References

  1. L. Lambert, H. A. Passmore, and M. D. Holder, Canadian Psychology/Psychology Canadienne, 56, 311 (2015).
  2. B. Giles-Corti et al., Lancet, 388, 2912 (2016).
  3. G. R. McCormack, M. Rock, B. Sandalack, and F. A. Uribe, Public Health., 125, 540 (2011).
  4. D. Ding and K. Gebel, Health & Place, 18, 100 (2012).
  5. World Health Organization, “Physical inactivity is a leading cause of disease and disability, warns who.” (2002), Retrieved from; https://who.int/news/item/04-04-2002-physical-inactivity-a-leading-cause-of-disease-and-disability-warns-who.
  6. P. Knobel, R. Maneja, X. Bartoll, L. Alonso, M. Bauwelinck, A. Valentin, W. Zijlema, C. Borrell, M. Nieuwenhuijsen, and P. Dadvand, Environ. Pollut., 271, 116393 (2021).
  7. European Centre for the Development of Vocational Training, (2010), Retrieved from;Disability strategy 2010-2020: a renewed commitment to a barrier-free Europe https://cedefop.europa.eu/en/news/european-disability-strategy-2010-2020-renewed-commitment-barrier-free-europe.
  8. S. Dodig, I. Čepelak, and I. Pavić, Biochemia medica., 29, 483 (2019).
  9. K. Costello, “Gartner says worldwide wearable device sales to grow 26 per cent in 2019%23GartnerTGI.” (2018), Retrieved from: https://gartner.com/en/newsroom/ press-releases/2018-11-29-gartner-says-worldwide-wearable-device-sales-to-grow-.
  10. F. Laricchia., Statista (2023), Retrieved: https://statista.com/statistics/487291/ global-connected-wearable-devices/.
  11. E. Park, K. J. Kim, and S. J. Kwon, Information Technology, People., 29, 717 (2016).
  12. J. E. Mück, B. Unal, H. Butt, and A. K. Yetisen, Trends Biotechnol., 37, 563 (2019).
  13. Fitbit, Fitbit Official Site for Activity Trackers.(accessed Jun. 15, 2023) (2024), https://fitbit.com/global/in/home.
  14. Apple. Watch, (2024), Retrieved from: https://apple.com/watch/.
  15. R. Aznar-Gimeno et al., “Deep Learning for Walking Behaviour Detection in Elderly People Using Smart Footwear.” Entropy, 23, 777 (2021).
  16. F. Lin, A. Wang, Y. Zhuang, M. R. Tomita, and W. Xu, IEEE Trans. Ind. Inf., 12, 2281 (2016).
  17. T. H. Jo, J. H. Ma, and S. H. Cha, Sensors, 21, 1284 (2021).
  18. S. Yusif, J. Soar, and A. Hafeez-Baig, Int. J. Med. Informatics, 94, 112 (2016).
  19. S. Mukherjee, S. Suleman, R. Pilloton, J. Narang, and K. Rani, Sensors, 22, 4228 (2022).
  20. S. K. Vashist, Anal. Chim. Acta, 750, 16 (2012).
  21. Y.-P. Hsu and D. J. Young, IEEE Sensors., 14, 3490 (2013).
  22. D. Castaneda, A. Esparza, M. Ghamari, C. Soltanpur, and H. Nazeran, International Journal of Biosensors & Bioelectronics., 4, 195 (2018).
  23. B. Pardamean, H. Soeparno, A. Budiarto, B. Mahesworo, and J. Baurley, Healthcare Informatics Research., 26, 83 (2020).
  24. H. J. Kim, K. H. Lee, J. H. Lee, H. Youk, and H. Y. Lee, JMIR mHealth and uHealth., 10, e34059 (2022).
  25. NHS. Hypertension, (2023), Retrieved from: https://nhs.uk/conditions/high-blood-pressure-hypertension/.
  26. Y. Zhang, Y. Tao, Y. Zhong, J. Thompson, J. Rahmani, A. S. Bhagavathula, X. Xu, and J. Luo, Medicine., 101, 29346 (2022).
  27. I. J. Brekke, L. H. Puntervoll, P. B. Pedersen, J. Kellett, and M. Brabrand, PLoS One, 14, 0210875 (2019).
  28. N. Mohammadzadeh, M. Gholamzadeh, S. Saeedi, and S. Rezayi, Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing., 14, 6027 (2020).
  29. W. Von Rosenberg, T. Chanwimalueang, V. Goverdovsky, D. Looney, D. Sharp, and D. P. Mandic, IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine., 4, 2700111 (2016).
  30. P. S. Pandian, K. Mohanavelu, K. P. Safeer, T. M. Kotresh, D. T. Shakunthala, P. Gopal, and V. C. Padaki, Medical Engineering & Physics., 30, 466 (2008).
  31. D. Maier, E. Laubender, A. Basavanna, S. Schumann, F. Güder, G. A. Urban, and C. Dincer, ACS Sens., 4, 2945 (2019).
  32. K. Kario, Hypertension, 76, 640 (2020).
  33. D. S. Bhatti, S. Saleem, A. Imran, Z. Iqbal, A. Alzahrani, H. Kim, and K.-I. Kim, Sensors, 22, 7722 (2022).
  34. D. Robles YM, A. J. Ricoy-Cano, A. P. Albín-Rodríguez, J. L. López-Ruiz, and M. Espinilla-Estévez, Sensors (Basel)., 22(), 8599 (2022).
  35. GOV.UK, (2024), https://gov.uk/government/organisations/medicines-and-healthcare-products-regulatory-agency.
  36. Z. Zhang, P. M. Amegbor, T. Sigsgaard, and C. E. Sabel, Health & Place, 78, 102924 (2022).
  37. Z. Zhang, P. M. Amegbor, and C. E. Sabel, International Journal of Planning Research., 11, 211 (2022).
  38. J. Roe, A. Mondschein, C. Neale, L. Barnes, M. Boukhechba, and S. Lopez, Frontiers in Public Health., 23, 575946 (2020).
  39. J. P. Reeves, A. T. Knight, E. A. Strong, V. Heng, C. Neale, R. Cromie, and A. Vercammen, Frontiers in Psychology., 13, 1840 (2019).
  40. A. Russo and M. B. Andreucci, Sustainability., 15, 1982 (2023).
  41. V. Martins Gnecco, I. Pigliautile, and A. L. Pisello, Sensors, 23, 576 (2023).
  42. R. J. Cureau, I. Pigliautile, and A. L. Pisello, Sensors, 22, 502 (2022).
  43. G. Shan, X. Li, and W. Huang, The Innovation., 1, 100031 (2020).
  44. S. Pham, D. Yeap, G. Escalera, R. Basu, X. Wu, N. J. Kenyon, I. Hertz-Picciotto, M. J. Ko, and C. E. Davis, Sensors, 20, 855 (2020).
  45. S. Zhou, B. Yu, and, and Y. Zhang, Sci. Adv., 9, 1638 (2023).
  46. X. Li, L. C. Stringer, and M. Dallimer, Climate, 10, 164 (2022).
  47. I. Pigliautile and A. L. Pisello, Sci. Total Environ., 630, 690 (2018).
  48. M. Ueberham, U. Schlink, M. Dijist, and U. Weiland, Sustainability, 11, 1412 (2019).
  49. C. Helbig, M. Ueberham, A. M. Becker, H. Marquart, and U. Schlink, Current Pollution Reports., 7, 417 (2021).
  50. U. Schlink and M. Ueberham, Engineering, 7, 285 (2021).
  51. M. Koch et al., JMIR mHealth and uHealth., 10, 39532 (2022).
  52. D. Leaffer, C. Wolfe, S. Doroff, D. Gute, G. Wang, and P. Ryan, International Journal of Environmental Research and Public Health., 16, 308 (2019).
  53. Z. Zhang, P. M. Amegbor, and C. E. Sabel, Sensors, 21, 7693 (2021).
  54. F. Salamone, M. Masullo, and S. Sibilio, Sensors, 21, 4727 (2021).
  55. J. A. Fisher, M. C. Friesen, S. Kim, S. J. Locke, Y. Kefelegn, J. Y. Wong, P. S. Albert, and R. R. Jones, Technology Letters., 6(4), 222 (2019).
  56. A. Constantinou, S. Oikonomou, C. Konstantinou, and K. C. Makris, Sci. Rep., 11, 22020 (2021).
  57. D. Oletic and V. Bilas, IEEE Sensors Applications Symposium, Proceedings., 1, 1 (2015).
  58. R. Tian, C. Dierk, C. Myers, and E. Paulos, Proceedings of the 2016 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (2016), 10.1145/2858036.2858496.
  59. Z. Zhang, P. M. Amegbor, T. Sigsgaard, and C. E. Sabel, Health & Place., 78, 102924 (2022).
  60. N. H. Motlagh et al., Transport and Environment., 98, 102981 (2021).
  61. F. Kane, J. Abbate, E. C. Landahl, and M. J. Potosnak, Sensors, 22, 1295 (2022).
  62. L. Liang, P. Gong, N. Cong, Z. Li, Y. Zhao, and Y. Chen, BMC Public Health., 19, 711 (2019).
  63. P. Lee, H. Kim, Y. Kim, W. Choi, M. S. Zitouni, A. Khandoker, H. F. Jelinek, L. Hadjileontiadis, U. Lee, and Y. Jeong, JMIR mHealth and uHealth, 10, 38614 (2022).
  64. B. Dessimond, I. Annesi-Maesano, J.-L. Pepin, S. Srairi, and G. Pau, Sensors, 21, 1876 (2021).
  65. P. W. Oluwasanya, T. Carey, Y. A. Samad, and L. G. Occhipinti, Sci. Rep., 12, 12288 (2022).
  66. J. A. Robinson, D. Kocman, M. Horvat, and A. Bartonova, Sensors, 18, 3768 (2018).
  67. M. Laeremans et al., Medicine & Science in Sports & Exercise., 50, 1875 (2018).
  68. M. Laurino, T. Lomonaco, F. G. Bellagambi, S. Ghimenti, A. Messeri, M. Morabito, E. Marrucci, L. Pratali, and M. G. Trivella, International Journal of Environmental Research and Public Health., 18, 2432 (2021).
  69. P. C. Hallal, L. B. Andersen, F. C. Bull, R. Guthold, W. Haskell, and U. Ekelund, Lancet, 380, 247 (2012).
  70. M. Laeremans et al., Environ. Int., 117, 82 (2018).
  71. L. García, L. Parra, J. Jimenez, and J. Lloret, Sensors, 18, 2822 (2018).
  72. B. Lee and H. Kim, International Journal of Environmental Research and Public Health., 19, 704 (2022).
  73. E. Kańtoch, Sensors, 18, 3219 (2018).
  74. J. Min, J. Tu, C. Xu, H. Lukas, S. Shin, Y. Yang, S. A. Solomon, D. Mukasa, and W. Gao, Chem. Rev., 123, 5049 (2023).
  75. J. Kim, A. S. Campbell, B. E.-F. de Ávila, and J. Wang, Nat. Biotechnol., 37, 389 (2019).
  76. M. Bariya, H. Y. Y. Nyein, and A. Javey, Nat. Electron., 1, 160 (2018).
  77. V. K. Gupta, S. Kumar, R. Singh, L. P. Singh, S. K. Shoora, and B. Sethi, J. Mol. Liq., 195, 65 (2014).
  78. J. R. Sempionatto, J. A. Lasalde-Ramírez, K. Mahato, J. Wang, and W. Gao, Nat. Rev. Chem, 6, 899 (2022).
  79. Y. Hu, E. Chatzilakou, Z. Pan, G. Traverso, and A. K. Yetisen, Adv. Sci., 2306560 (2024).
  80. S. Kim, M. S. Lee, H. S. Yang, and J. H. Jung, “Enhanced extraction of skin interstitial fluid using a 3D printed device enabling tilted microneedle penetration.” Sci. Rep., 11, 14018 (2021).
  81. F. Tehrani et al., Nat. Biomed. Eng., 6, 1214 (2022).
  82. J. Yang, R. Luo, L. Yang, X. Wang, and Y. Huang, Int. J. Mol. Sci. 2023, 24, 9882 (2023).
  83. A. El- Laboudi, N. S. Oliver, A. Cass, and D. Johnston., Diabetes Technol. Ther., 15, 101 (2013).
  84. P. R. Miller, R. J. Narayan, and R. Polsky, J. Mater, Chem. B. 2016, 4, 1379 (2016).
  85. H. L. O. Júnior, R. M. Neves, F. M. Monticeli, and, and L. Dall Agnol, Textiles, 2, 582 (2022).
  86. M. Dulal, S. Afroj, J. Ahn, Y. Cho, C. Carr, I. D. Kim, and N. Karim, ACS Nano, 16, 19755 (2022).
  87. M. Schukat, D. McCaldin, K. Wang, G. Schreier, N. H. Lovell, M. Marschollek, and S. J. Redmond, Yearb Med. Inform, 10, 73 (2016).
  88. L. Mcneill and R. Moore, Int. J. Consumer Stud., 39, 212 (2015).
  89. M. Stoppa and A. Chiolerio, Sensors, 14, 11957 (2014).
  90. N. Elgendy and A. Elragal, Big Data Analytics: A Literature Review Perspective, 8557, 214 (2014).
  91. A. McAfee and R. Brnynjolfsson, Big Data: The Management Revolution. (2012), Retrieved from, https://hbr.org/2012/10/big-data-the-management-revolution.
  92. V. Vijayan, J. P. Connolly, J. Condell, N. McKelvey, and P. Gardiner, Sensors (Basel), 21, 5589 (2021).
  93. Google, Exposure Notification. (2020), Retrieved from: https://blog.google/documents/69/Exposure_Notification_Cryptography_Specification_v1.2.1.pdf/.
  94. W. T. Neill, Mechanisms of Transfer-Inappropriate Processing., ed. D. S. Gorfein and C. M. MacLeod (Inhibition in Cognition, Washington) 63 (2007).
  95. Y. Wu, H. N. Dai, and H. Wang, IEEE Internet of Things Journal, 8, 2300 (2021).
  96. Y. M. de-la-Fuente-Robles, A. J. Ricoy-Cano, A. P. Albín-Rodríguez, J. L. LópezRuiz, and M. Espinilla-Estévez, Sensors, 22, 8599 (2022).
  97. N. A. Megahed and R. F. Abdel-Kader, Scientific African., 17, 01374 (2022).
  98. T. Yigitcanlar, K. Desouza, L. Butler, and F. Roozkhosh, Energies., 13, 1473 (2020).
  99. B. Friedman and D. G. Hendry, Value Sensitive Design: Shaping Technology with Moral Imagination (The MIT Press, Cambridge, MA) (2019).
  100. A. Porter, “Bioethics and transhumanism.” The J. Med. Philos.: A Forum Bioeth. Philos. Med., 42, 237 (2017).
  101. The Telegraph, “A computer programmer from Finland has lost their finger replaced with a USB Drive.” (2009), Retrieved from: https://telegraph.co.uk/news/
    newstopics/howaboutthat/5005118/Computer-programmer-from-Finland-has-lost-finger-replaced-with-USB-drive.html.
  102. H. Qu, F. Zeng, Y. Tang, B. Shi, Z. Wang, and X. Chen, Assist. Technol., 19, 30 (2022).
  103. Q. Yang, S. Feng, T. Zhao, and S. Kalantari, Int. J. Hum. Comput. Stud., 185, 103229 (2024).