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人们往往对行走这一日常行为习以为常。我们每天迈步前行，却很少思考这背后需要怎样的协调与配合。然而，每一步都是脊髓、大脑、神经、肌肉和关节之间精确配合的结果，是一个非凡的协调行为。
历史上，人们依靠秒表、摄像机或训练有素的观察者来评估行走及其缺陷。但随着技术的进步，动作捕捉、可穿戴传感器和数据科学方法等新技术，已经能够记录和量化步行的特征。
研究人员在生物力学和人类表现领域展开探索。他们与其他科学家一道，越来越多地运用这些数据来改善人类运动。这些发现不仅帮助运动员突破表现极限，还通过个性化反馈支持患者的运动康复。最终，运动可能成为另一个重要的生命体征。
全球的研究人员正在结合生理学、生物力学和数据科学来解码人类运动。这种跨学科的方法为新时代奠定了基础，机器学习算法通过持续监测收集的人类运动数据找到模式，从而产生改善健康的见解。
这与驱动健身追踪器的技术相同。例如，Apple Watch 中的惯性测量单元记录运动并导出步数、步幅长度和步频等指标。可穿戴传感器（如惯性测量单元）每秒记录数千个数据点。但原始数据很少能直接反映一个人的运动情况。事实上，这些数据往往非常嘈杂且无结构，难以提取有意义的见解。
一名研究参与者在实验室的跑步机上行走，同时连接到其脚踝的运动传感器捕捉加速度信号。人类表现与营养研究所
这时，信号处理就发挥了作用。信号只是随时间跟踪的一系列测量值。想象一下，将一个惯性测量单元放在脚踝上。该设备通过测量加速度和旋转等信号不断跟踪脚踝的运动。这些信号提供了运动的概览，并指示身体的行为。然而，它们通常包含不需要的背景噪音，可能会模糊真实情况。
通过数学工具，研究人员可以过滤掉噪音并分离出真正反映身体表现的信息。这就像拍摄一张模糊的照片，并使用编辑工具使图片清晰。清理和操作信号的过程称为信号处理。
处理信号后，研究人员使用机器学习技术将其转化为可解释的指标。机器学习是人工智能的一个子领域，通过发现数据中的模式和关系来工作。在人类运动的背景下，这些工具可以识别与关键表现和健康指标相对应的运动特征。
例如，俄克拉荷马州立大学人类表现与营养研究所的团队无需进行耗尽的体能测试或特殊设备就能估计体能。体能是身体进行体力活动的效率。通过结合生物力学、信号处理和机器学习，他们能够仅使用受试者行走的几步数据来估计体能。
除了体能，步行数据还提供了更深入的见解。步行速度是长寿的有力指标，通过跟踪它，可以了解人们的长期健康和预期寿命。
可穿戴设备捕捉运动信号，通过信号处理和机器学习，数据产生有价值的健康指标，如跌倒风险。人类表现与营养研究所
这些算法的影响远远超出了跟踪步数和行走距离等表现。它们可以应用于支持康复和预防伤害。该团队正在开发一种机器学习算法，通过分析运动员的身体运动并检测细微变化，来检测他们是否处于受伤的高风险中。
其他科学家使用类似的方法通过持续评估患者步行模式的变化来监测中风后的运动控制障碍，确定运动控制是否正在改善，或者患者是否以任何可能导致未来受伤的方式进行补偿。
类似的工具还可以用于根据每个患者的具体需求制定治疗计划，使我们更接近真正的个性化医疗。在帕金森病中，这些方法已被用于诊断病情、监测其严重程度并检测步行困难事件，以提示患者恢复步行。
其他人使用这些技术来设计和控制可穿戴辅助设备，如外骨骼，通过精确计时生成动力来改善身体残疾者的行动能力。此外，研究人员评估了军人的运动策略，发现那些生物力学较差的人受伤风险更高。其他人使用手腕佩戴的可穿戴设备来检测军人的过度使用伤害。这些创新的核心都有一个目标：恢复和改善人类运动。
研究人员认为，个性化医疗的未来在于动态监测。每一步、跳跃或深蹲都携带着关于身体功能、表现和恢复的信息。随着可穿戴技术、人工智能和云计算的进步，实时运动监测和生物反馈可能成为日常生活的一部分。
想象一下，运动员的鞋子在受伤发生前发出警告，老年人的衣服在跌倒发生前检测并预防，或者智能手表根据步行模式检测中风的早期迹象。结合生物力学、信号处理和数据科学，运动变成了一个生命体征，实时反映健康和福祉。
