Ці шаблони вимірюють вашу вагу, поставу та наявність деформації кістки

Звинувачуйте це в дедалі більше сидячих роботах, де ми проводимо години, зігнувшись у кріслі, якщо хочете, але багато хто з нас має Позу, яка, чесно кажучи, відстій. Новий пристрій Kickstarter обіцяє допоможіть нам це зрозуміти, люб’язно надавши найрозумніші шаблони у світі.

постави

Розроблено експертами в здоров'я в Австрії, Stapp One поміститься у вашому звичайному взутті, де вони використовують найсучасніші текстильні датчики для збору інформації про вашу поставу, розподіл ваги, рух та розташування.

Завдяки такому підходу його творці заявляють, що шаблони можуть збирати деталі, включаючи вашу вага, спалювання калорій, постава, діяльність скелета та деформації. Потім ця інформація надсилається у підключений додаток для смартфона та представляється вам зрозумілим, корисним та зручним для користувача способом.

Хоча багато з цих показників можна виміряти за допомогою інших фітнес-трекерів, велика репутація Stapp One це той факт, що він може відточувати постуральні проблеми. Зокрема, в ньому сказано, що він може розпізнати та допомогти усунути біль у спині, болі в стопах, болі в шиї, обмежені рухи, деформації стопи, зміщення хребта та слабкість. опорно-руховий апарат. Це як мати трохи фізіотерапевт у вашому взутті!

"Все почалося з болю в спині, який щодня посилювався за столом або в літаку", - сказав Пітер Криммер, керуючий директор Strapp One, цифрові тенденції. "Пообідавши зі своїм другом, фізиком Філіпом Олбріхом, ми разом спалахнули натхненням вимірювати щоденні рухи слідом за допомогою розумного шаблону. Ми почали знайти ортопеда і нам пощастило всього за кілька тижнів. Коли я вперше зустрів відомого австрійського ортопеда Сільвію Стрелл, ми знали, що це спрацює. Нам просто довелося розмістити мозок Сільвії на маленькому процесорі в наших шаблонах ".

Кіммер сказав, що ця технологія є результатом багаторічної співпраці з науковими партнерами в галузі ортопедії, спортивної медицини, біомеханіка та фізика текстилю.

Хоча ще не проводилось жодного рецензованого дослідження, в ньому зазначено, що пристрій є більш точним, ніж 95 відсотків коли справа доходить до розпізнавання проблем. Пізніше у 2018 році американський університет проведе дослідження.