握力可以揭示很多问题，包括神经退行性疾病是否将要发。在“Scientific Reports”期刊上发表的一项研究中，IBM的研究人员描述了一种可穿戴系统“指甲传感器”，可以测量人的指甲如何弯曲和连续移动（握力的关键指标），以及可以从这些指标中得出健康状态的见解的机器学习模型。

正如研究作者Stephen Heisig和Katsuyuki Sakuma在一篇博文中所指出的那样，在医学文献中，握力不仅与帕金森病患者的药物治疗效果有关，还与人们的心血管健康、精神分裂症患者的整体认知功能和老年病学的全因死亡率有关。

他们声称，指甲监测对于老年患者来说是理想的选择，因为他们更容易暴露在基于皮肤的传感器等替代选择的风险下。

“该项目最初是为了检测帕金森病患者的药物治疗状况，大多数患有帕金森氏症的人年龄较大，皮肤脆弱，”Heisig和Sakuma写道，“将计算放在手指末端，我们发现了指甲的一种新用途，即通过检测和描绘指甲细微的运动特征。”

事实证明，指甲为人体的躯体感觉系统提供了一个有价值的结构。当人们在环境中移动时，指尖上的神经元作为压力、温度和纹理反馈的几乎恒定的来源，引导他们以某种重复的、可预测的方式与物体进行交互。

Heisig和Sakuma写道，这种洞察力使团队相信有可能从指甲弯曲中得出信号。

因此，他们建立了一个应变计传感器系统，用来测量用粘合剂粘在研究对象指甲上的物体上的应变量。同时，他们还建立了一个小型计算机系统，对这些传感器记录下来的应变值进行采样。除了应变计，传感器包还包含一个带有无线天线板的微控制器、一个硅假体、一个加速度计板和一个硬币电池。

随着上述计算机收集的数据，它与智能手表（Apple Watch Series 3）进行通信，智能手表将信息发送到配对的iPhone（通过蓝牙），然后发送到基于云的机器进行保留，分析和模型训练。在本地，推理模型将数据与帕金森病的三种明确症状相关联：运动迟缓（运动缓慢），震颤和运动障碍（自主运动异常）。

指甲的一个功能是将指尖聚焦在被操纵的物体上，当抓握时，或手指只是弯曲和伸展时，指甲会稍微弯曲和移动。研究人员表示，这是一种用肉眼很难观察到的运动，通常是一位数微米的数量级，小于人类头发的（50到100微米之间）或红细胞（少于10微米）直径。但该设备的应变传感器足够灵敏，能够捕获这些弯曲以及相互作用的方向，方向和力的其他微小变化。

在测试中，传感器包和机器学习模型设法区分涉及内旋的活动，手掌的向下、向后、向上翻转，例如转动钥匙，打开门把手和使用螺丝刀。他们甚至能以94%的准确率预测出佩戴者在用笔和纸写字的时候写了什么。

该研究的作者认为，该系统可以作为未来可穿戴设备的基础，能够表征各种手势，这些手势可能用于在智能手机或PC上执行滚动，分页，收缩或扩展图像等操作。在短期内，硬件改进将集中在使用“晶片级芯片”规模封装，切换到柔性基板和降低功耗来缩小电子器件。

Heisig和Sakuma表示，“通过传感器和机器学习，我们可以获得健康状况的见解并启用新型用户界面，”“这项工作也成为以指尖结构为蓝本的新设备的灵感来源，有朝一日可能有助于四肢瘫痪。”