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该系统被描述为“人体雷达”，旨在通过在人工智能的帮助下跟踪一个人的呼吸模式来诊断帕金森病。它利用从一个人的身体上反射出来的无线电信号，检测出细微的运动，从而揭示出疾病的蛛丝马迹，或其进展情况。
在他们的最新工作中，由麻省理工学院的Dina Katabi领导的团队将该技术制作成一个Wi-Fi路由器大小的设备，并使用它来研究50名参与者的行走行为，其中34人患有帕金森病，在一年的时间里在家里。在整个研究过程中收集的数据涉及20多万次步态速度测量，在机器学习算法的帮助下对这些数据进行分析，以跟踪帕金森病的进展以及患者对药物治疗的反应如何。
团队成员张国说：“当病人在房间里移动时，对他们进行连续监测，使我们能够得到他们步态速度的真正良好测量。有了这么多的数据，我们能够进行汇总，使我们能够看到非常小的差异。”
其中的发现是，帕金森病患者的步态速度下降的速度几乎是没有帕金森病的人的两倍，而且步行速度的日常波动与他们对药物的反应程度相关联。最终，该团队发现，与定期临床检查相比，临床医生可以利用该系统更有效地跟踪帕金森病的进展和药物反应。
“这种无线电波传感器可以使更多的护理（和研究）从医院转移到最需要的家庭，”该研究论文的共同作者Ray Dorsey说。“它的潜力才刚刚开始被看到。我们正朝着在家里就能诊断和预测疾病的日子迈进。在未来，我们甚至可能能够预测并在理想情况下预防跌倒和心脏病发作等事件。”
这项研究发表在《科学转化医学》杂志上。
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