研究人员通过使用跑步机和AI辅助步态分析，创新了诊断和监测中年成年人多发性硬化的方法。
研究小组指出，MS现在对50至60岁人群的影响比任何其他年龄段的人群都多，他们的技术可以通过预测症状的突然恶化来帮助个性化治疗方案。
伊利诺伊大学厄本那-香槟分校的资深作者Richard Sowers博士及其同事在IEEE Transactions on Biomedical Engineering上描述了他们的工作。
该团队招募了20名患有MS的人和20名年龄，体重，身高和性别相匹配的志愿者，每人在跑步机上按照自己的步调行走。该设备配备了用于捕获步态模式的基于视频的工具，被摄对象既不分神又在交谈时行走。
将常规分析公式的MS识别性能与机器学习模型的MS识别性能进行比较，他们发现后者更好，记录下来，它在一项测试中达到94%的准确性，而在另一项测试中达到80%的准确性。
“鉴于我们患有MS的老年人比年轻人多，并且MS的患病率预期将持续转移到老年人群中，因此预测MS迈入突然恶化的临界点可能会提供更好的个性化护理”，Sowers等人。在他们的讨论部分中发表评论。“在MS的老年人中及早发现这些拐点可能会导致简洁有效的检测策略，进而使患者和临床医生受益，从而减少了MS治疗费用。”
合着者曼努埃尔埃尔南德斯博士，讲述了大学的新闻部门，机器学习技术“似乎工作，特别在点滴中表现复杂隐蔽的变化。我们假设这些分析技术也可能有助于预测MS患者的步态突然改变。”
