Một nhóm nghiên cứu tại University of Missouri đang dùng cảm biến trong nhà và trí tuệ nhân tạo để theo dõi người mắc xơ cứng teo cơ một bên (ALS). ALS làm tổn hại tế bào thần kinh điều khiển vận động, gây yếu cơ và rối loạn nói, nuốt và hô hấp. Bác sĩ thường thiếu thông tin giữa các lần khám, nên nhóm muốn giám sát liên tục.
Các cảm biến ban đầu do Marjorie Skubic và Marilyn Rantz phát triển để theo dõi người cao tuổi. Bill Janes đang điều chỉnh hệ thống cho người mắc ALS và xác minh rằng dữ liệu phản ánh đúng thay đổi chức năng hàng ngày. Sau khi xác nhận, nhóm sẽ xây dựng mô hình dự báo bằng học máy để giải thích dữ liệu thu thập được.
Tín hiệu truyền qua hai hộp nhỏ về hệ thống trường, và máy học ước tính điểm trên Thang ALSFRS-R. Noah Marchal dẫn phần khoa học dữ liệu và làm việc với cố vấn Xing Song. Phản hồi ban đầu từ gia đình là tích cực và nghiên cứu được đăng trên Frontiers in Digital Health.
Từ khó
- cảm biến — máy hoặc thiết bị đo thông tin
- giám sát — theo dõi liên tục một người hoặc hoạt động
- học máy — kỹ thuật cho máy học từ dữ liệu
- dữ liệu — thông tin thu thập để phân tích
- xác nhận — kiểm tra và khẳng định đúng thông tin
- phản hồi — ý kiến hoặc phản ứng từ gia đình
Mẹo: di chuột, dùng phím Tab hoặc chạm vào các từ được tô sáng trong bài để xem định nghĩa nhanh ngay khi bạn đọc hoặc nghe.
Câu hỏi thảo luận
- Bạn nghĩ giám sát liên tục có lợi cho gia đình có người bệnh không? Tại sao?
- Bạn có sẵn sàng để có cảm biến trong nhà mình không? Vì sao có hoặc không?
- Theo bạn, phản hồi tích cực từ gia đình có ý nghĩa gì cho nghiên cứu?
Bài viết liên quan
Các nhà khoa học giải trình tự RNA cổ từ voi ma mút gần 40,000 năm
Các nhà nghiên cứu tách và giải trình tự RNA từ mô voi ma mút bảo quản trong băng vĩnh cửu ở Siberia, mẫu RNA cổ nhất từng thu hồi. RNA cho biết gen nào hoạt động gần thời điểm chết và nghiên cứu được công bố trên tạp chí Cell.
