Sensor Rumah dan AI Pantau Perubahan Kesehatan pada Pasien ALS ^{CEFR B1}

Tim dari School of Medicine dan Institute for Data Science and Informatics di University of Missouri menguji sistem yang menggabungkan sensor rumah dengan kecerdasan buatan untuk melacak perubahan kesehatan pada pasien ALS. Bill Janes, seorang terapis okupasi dan peneliti di Mizzou, memimpin usaha menyesuaikan teknologi sensor bagi perawatan ALS. ALS merusak sel saraf yang mengendalikan gerakan otot, sehingga menimbulkan kelemahan serta masalah berbicara, menelan, dan bernapas. Klinik sering kekurangan informasi rinci antara kunjungan, karena penurunan bisa berbeda pada tiap pasien.

Sensor itu awalnya dikembangkan oleh Marjorie Skubic di College of Engineering dan Marilyn Rantz di Sinclair School of Nursing untuk memantau orang tua. Sinyal sensor dikirim nirkabel dari rumah melalui dua kotak kecil dan dibawa dengan aman ke sistem universitas untuk dianalisis. Para peneliti menggunakan pembelajaran mesin untuk membuat model yang memperkirakan skor pasien pada ALSFRS-R, yaitu skala klinis yang mengukur kemampuan sehari-hari seperti berjalan, berbicara, menelan, dan bernapas.

Noah Marchal memimpin pekerjaan ilmu data proyek ini dan bekerja dengan pembimbingnya, Xing Song, untuk mengimplementasikan komponen AI. Setelah validasi data sensor, tim berencana membuat pemodelan prediktif dan mengintegrasikan sistem ke alur kerja klinis agar klinisi bisa menerima peringatan dan mengambil tindakan lebih cepat.