匯流新聞網記者王佐銘／綜合報導
幼兒發展遲緩問題難以在嬰兒時期就被發現，但現在這種情況可能即將改變！歐美團隊成功利用可穿戴裝置與人工智慧（AI）預測嬰兒是否有發展遲緩問題。
美國南加州大學（USC）與西班牙的馬德里卡洛斯三世大學（UC3M）合作研發出一套利用機器學習演算法以及可穿戴裝置來預測嬰兒發展遲緩的解決方案，他們在近期發表的論文中描述，他們將嬰兒的手臂與腿部肢體運動模式進行分類，以預測他們是否可能會在此後出現神經功能缺陷，準確率高達8成。
「研究已經證明，運動變量如踢腿頻率、時空組織以及關節與肢段間協調的運動狀況，在典型發育嬰兒與其他非典型嬰兒（如早產、智力障礙、唐氏症與脊柱裂）之間的表現是不同的，」但這些細微的差距單靠現在的方法難以在嬰兒兩歲前就被察覺。
此外，一項法國研究指出，儘管近年來早產兒的存活率有所增加，但這些幼兒仍然面臨發展遲緩的高風險，包括腦性麻痹、耳聾與失明等問題，而近年的研究主要集中在22週至26週之間出生的早產兒，但在27週至34週出生的嬰兒則少有研究，使得醫師難以辨別出這些嬰兒的發展遲緩問題。
該研究團隊從USC的嬰兒神經運動控制實驗室中獲取數據──這些運動數據由研究人員從綁在嬰兒腳踝上的磁力計、陀螺儀、加速度計中取得──記錄了包括左右腿的運動數據以及每個運動的持續時間、平均加速度、最大加速度和其他特徵。
之後再由研究人員手動添加嬰兒年齡、發育程度與標籤（典型與非典型發育）等，並且使用一系列二進制分類演算法組合成一預測模型，由此產生的預測模型預測6個月以內嬰兒的發展遲緩準確率達83.9％，預測6至12個月大的嬰兒準確率也有77％。
研究人員指出，這項計畫的最終目標是利用此種方法預測嬰兒是否有被診斷為發展遲緩的風險，該團隊希望未來能招募更多嬰兒，並且在嬰兒可能有發展遲緩問題時，讓他們及早接受相關治療措施。
消息來源：VentureBeat
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