ウエアラブルデバイスとAIによって筋ジストロフィーの進行のよりよい予測が可能になる

神経疾患の臨床試験には、運動の「目視による」観察のような、主観的で定性的な評価項目が含まれる場合が多い。今回我々は、デュシェンヌ型筋ジストロフィー患者の自然な日常行動のデータを解析するための人工知能をベースとする方法を開発した。この方法では、機械学習アルゴリズムを使って個人の病状経過を従来の臨床評価に比べてより正確に予測できる。