在宅センサーとAIでALSの変化を監視する試み ^{CEFR B1}

ミズーリ大学の研究チームは、在宅センサーと人工知能（AI）を使ってALS患者の健康変化を長期にわたり監視する研究を進めています。取り組みは作業療法士で研究者のBill Janesが率いています。センサー技術はもともと工学部のMarjorie Skubic氏と看護学部のMarilyn Rantz氏が高齢者の在宅生活向けに開発しました。

家庭内のセンサーからの信号は無線で二つの小型ボックスへ送られ、そこから大学のシステムへ安全に転送され解析されます。研究チームはまず、センサーが日常機能の実際の変化を正しく反映するかを検証し、その後に収集データを解釈する予測モデルの構築に進む計画です。

データサイエンスは医学部のNoah Marchalが率いており、彼はXing Song助教と協力してAI部分を実装しました。目標は、歩き方や呼吸の変化を事前にとらえ、転倒や入院につながる問題を早く見つけることです。参加家族の初期の反応は好評でした。