가정용 센서와 인공지능으로 ALS 환자 상태 관찰 실험 ^{CEFR B1}

미주리 대학교 연구팀은 가정용 센서와 기계학습을 결합해 근위축성 측삭경화증(ALS) 환자의 일상 기능 변화를 지속 관찰하는 시스템을 시험하고 있다. ALS는 근육을 움직이는 신경세포를 손상시켜 근력 약화와 말하기·삼키기·호흡 문제를 일으키며, 병의 진행 속도와 양상은 사람마다 달라 진료실 방문 사이에 세부 정보가 부족한 경우가 많다.

이 시스템은 원래 고령자 관찰용으로 개발된 센서를 기반으로 하며 걷기와 수면 패턴 같은 행동 변화를 감지한다. 센서 신호는 두 개의 작은 박스를 통해 무선 전송되고 대학의 분석 시스템으로 안전하게 옮겨진다. 연구진은 센서 데이터가 환자의 실제 기능 변화와 일치하는지 먼저 검증한 뒤 예측 모델링 단계로 들어갈 계획이다.

연구를 이끄는 사람들에는 면허 작업치료사인 Bill Janes와 데이터 과학을 담당하는 Noah Marchal, 그리고 지도교수 Xing Song이 있다. 목표는 보행이나 호흡 변화 같은 문제를 사전에 감지해 낙상이나 입원으로 이어지는 상황을 막는 것이다. 연구는 학술지 Frontiers in Digital Health에 실렸고 참여 가족들의 반응은 대체로 긍정적이었다.