AI如何监测宇航员在太空中的健康状态

 AI如何监测宇航员在太空中的健康状态

▲ 由Rosetta号航天器利用光学、光谱与红外远程成像系统(OSIRIS)拍摄的火星自然色照片

人类已经进化了数百万年,充分适应了地球上的生活条件。但如今,人类正在计划长时间的太空任务,这就迫使宇航员不得不在太空环境下居住更长时间。

NASA计划在2025年将人类送上小行星,并在2030年代将人类送往火星。其中,NASA的“火星之旅”计划是有史以来时间周期最长的载人航天任务,要求宇航员在太空环境中生活三年以上。虽然宇航员能够在短时间内适应太空条件,但长时间太空旅行仍会给人体带来种种压力。根据以往的经验来看,返回地球的宇航员往往会在视力、平衡能力、力量、协调性以及血压等各个方面经历一系列变化。

在地球上,人体肌肉会自然抵抗重力的影响。但在太空环境下,肌肉会逐渐萎缩,导致宇航员的肌含量快速下降。在微重力作用下,宇航员往往在6个月之内就损失高达50%的肌肉比例。另外,太空环境中,矿物质排出体外的速度也要比地球上快得多,导致人体骨骼密度每个月下降1%。这样的状况,基本相当于地球上老年人一年的骨质流失速率。也就是说,宇航员存在罹患骨质疏松症的风险,可能导致骨折以及过度驼背。骨质疏松导致宇航员跌倒的风险提高40%,髋部骨折风险提高25%,死亡风险更将提高82%。

所以,参与长时间太空飞行的宇航员们,非常需要得到关于其肌肉量与骨骼量的直接反馈。

NASA目前正在与太空健康转化研究所(TRISH)开展合作,共同开发创新方法以保证人体在太空中的健康状态。TRISH是由贝勒医学院负责领导的技术联盟,参与者包括CalTech以及麻省理工学院。该联盟正在利用一系列最先进的生物医学研究方法,配合“模拟环境到太空环境”模型,希望帮助宇航员找到可持续的太空生存之道。

AI如何监测宇航员在太空中的健康状态

▲ 位于檀香山夏威夷大学癌症中心的AI精准医学研究院

身体形态是一切原子变化过程的终产物,因此,身体形态的改变,可以说是体能下降最为直观的警告性表现。针对于此,AI-PHI的研究人员正在研究身体形态信息如何反应强度、身体组成以及血液生物标记等健康标记的关联性。3D光学模型能够准确估算人体中的骨骼与肌肉成分,进而监测身体机能下降的具体风险水平。研究人员们利用AI技术分析数据,整理出大量重要信息。

ASTRO3DO研究的目标,在于开发出一套突破性方案,帮助宇航员完成NASA“火星之旅”等各类长期太空飞行计划。该团队目前正在使用AI设计定制的3D光学扫描仪,用以监控宇航员在太空环境中的身体成分变化。

项目目标是确定3D光学摄像机的最佳性能与太空应用可行性,借以收集人体视图并准确分析体成分比例。Shepherd博士计划利用他在美国国立卫生研究院(NIH)支持的“Shape Up!Study”项目中积累的经验,进一步探索宇航员的身体变化之谜。该小组将在太空舱内安装多个小型摄像机以收集数据。宇航员在太空中漂浮时,身体会自然旋转,因此摄像机能够轻松捕捉他们的完整体貌。利用3D扫描仪监控身体形态,能够有效提供与健康状态相关的有价值反馈。更重要的是,3D扫描仪本身安全廉价,且易于使用。

AI如何监测宇航员在太空中的健康状态

▲ 利用AI技术分析3D光学图像,从而测量包括脂肪、肌肉以及骨骼在内的确切人体构成

ASTRO3DO研究小组还将开发出一系列改善太空环境下人类健康与机能的突破性方法,帮助宇航员在飞行过程中持续监测自己的骨骼与肌肉质量,从而切实延长探索任务的执行周期。事实上,经历长途飞行并返回的宇航员,很有可能出现肌肉减少以及精神萎顿等症状,甚至在火星上发展为骨质疏松症,最终导致椎骨或髋骨骨折并出现后凸畸形。

这项研究将利用3D光学扫描以及流体重新分配,监测宇航员的体能下降风险。目前的3DO模型已经能够准确估算人体内的骨骼与肌肉比例,但还缺乏在太空环境下的适应性使用经验。为了模拟太空条件,Shepherd团队将推动进一步研究,尝试利用硬件、算法以及微重力模拟物等增强模型性能,同时为飞行期间的微重力测试需求构建可行的仿真空间。这项研究的长期目标,是创造出一种在太空中可行的装置与方法,量化宇航员的体能变化与骨折风险。项目的基本假设,在于利用反映人体成分的3DO模型匹配太空舱内的硬件设计,最终解决太空条件给人体带来的健康挑战。

AI如何监测宇航员在太空中的健康状态

▲ 来自AI-PHI、NASA以及NCSF的ASTRO3DO研究小组成员

此项研究的具体目标包括:

  • 通过模拟人体表征的分辨率、成帧速率、采集精度以及对比度等细节,确定3D光学摄像机在采集人体视图时的最佳性能与太空环境可行性。
  • 探索并确定3DO在全身成分(肌肉、脂肪、脂肪百分比、BMD)、特殊区域(内脏脂肪、皮下脂肪、腰椎BMD)以及自动人体测量学(消除姿势影响、受限视图扫描与分析等)的准确性与精度,并将结果与标准方法(DXA与高分辨率3DO)进行比较。
  • 明确3DO身体成分与自动人体测量学方案的精度水平与精度上限,利用其他替代性条件(姿势、姿态、反重力、反向靴)、浮力(水下)以及微重力(蹦床顶点)掌握太空环境对测量造成的影响
  • 构建并描述原型设计方案在微重力条件下的性能表现。