在宅センサーとAIでALSの変化を監視する試み ^{CEFR A2}

ミズーリ大学の研究チームは在宅センサーと人工知能を組み合わせたシステムをALS患者の家庭で試しています。リードは作業療法士のBill Janesです。センサーは動きや睡眠、歩き方などの日常の変化を検知します。

センサーの信号は無線で二つの小型ボックスに送られ、大学へ安全に転送されます。研究者は機械学習でALS機能評価尺度改訂版（ALSFRS-R）の点数を推定するモデルを作ろうとしています。初期の参加家族の反応は好評でした。成果は学術誌Frontiers in Digital Healthに掲載され、ミズーリ大学が報じました。