密苏里大学（Mizzou）的一支团队正在测试将家用传感器与人工智能结合的系统，用于追踪肌萎缩性侧索硬化症（ALS）患者的健康变化。比尔·詹斯（Bill Janes）是Mizzou的一名持证职业治疗师和该项目的研究人员，他负责把传感器技术改用于ALS护理。
这些传感器最初由工程学院的Marjorie Skubic和辛克莱护理学院的Marilyn Rantz开发，用来监测居家老年人。传感器能检测行为和身体活动的变化，包括步行和睡眠模式。信号通过无线方式从家庭传输，经过两台小箱子后安全传送到大学系统进行分析。
团队正在验证传感器数据是否能准确反映患者日常功能的真实变化。随后将进入预测建模阶段，研究人员使用机器学习构建模型，以估算患者在ALS功能评分修订版（ALSFRS-R）上的得分。若模型发出衰退信号，临床医生可收到提醒并采取相应行动。
难词
- 传感器 — 检测环境或身体变化的设备
- 人工智能 — 让电脑模仿人类智能的技术
- 追踪 — 跟踪并记录某人或事物的变化
- 肌萎缩性侧索硬化症 — 一种影响神经和肌肉的疾病
- 职业治疗师 — 帮助人恢复日常生活能力的专家
- 监测 — 持续观察并记录情况或问题
- 验证 — 确认数据或结果是否真实准确
- 机器学习 — 让电脑从数据中学习的技术
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讨论问题
- 把家用传感器和人工智能用在ALS护理，你认为最大的好处是什么？请说两点。
- 如果模型发出病情衰退的提醒，你觉得临床医生或家人应该先做什么？说明理由。
- 你会愿意在家中安装类似的监测设备帮助健康管理吗？为什么愿意或不愿意？
