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科技创新 步速之间的距离可以提供各种神经系统疾病早期迹象的证据并监测其恶化情况。随着人们年龄的增长，步长通常会缩短，患有神经系统疾病的人也是如此。以色列 特拉维夫大学 (TAU) 和特拉维夫苏拉斯基医学中心 (TASMC) 的研究人员领导了一项多学科的国际研究，其中开发了一种基于机器学习的创新模型来准确估计步长。他们的算法转换来自贴在下背部的小型、防水、轻便、可穿戴传感器的数据，该传感器可以准确估计每一步的长度。它的精确度是传统生物力学模型的四倍左右。

研究人员豪斯多夫总结：“在我们的研究中，我们与世界各地不同领域的研究人员合作，多学科的努力带来了有希望的结果。步长是一种敏感且非侵入性的测量方法，可测量与衰老、认知能力下降、许多神经系统疾病、多发性硬化症、帕金森病和阿尔茨海默病以及急性心血管疾病和中风相关的各种问题。该模型使连续监测患者病情的这一关键方面成为可能。我们开发了一种机器学习模型，可以与可穿戴且易于使用的传感器集成，并提供患者每天步长的准确估计。 通过这种方式收集的数据可以对患者的病情进行连续、远程和长期的监测，也可以用于临床试验以检查药物的有效性，”他说。 “基于我们令人鼓舞的结果，我们正在研究是否有可能根据智能手表传感器的数据开发类似的模型，这将进一步提高受试者的舒适度。”