近日，西京學院計算機學院張杰、蘇宇斐與趙叢叢團隊，成功研發漸凍癥患者實時監測系統。該系統將智能設備與深度學習算法緊密結合，為患者提供連續精準的患者狀態監測，有效輔助醫護人員和患者家屬及時掌握患者的健康動態，確保居家護理的安全與高效。

聚焦患者困境 探尋監測良方

漸凍癥（肌萎縮側索硬化癥ALS）是一種罕見的神經退行性疾病，導致患者因此逐漸喪失行動、語言甚至呼吸能力，需要24小時不間斷監護。

傳統監測設備依賴接觸式電極，易引發皮膚過敏且信號不穩定，對長期臥床的患者并不友好。同時，許多家庭因人力不足難以實現實時看護，甚至有些患者會面臨突發呼吸暫停等危險。

基于此，該研究團隊提出“無接觸、低成本、易操作”的設計理念，通過網絡通信技術、現代醫學儀器檢測技術以及計算機圖像處理技術等，利用差影法及深度卷積神經網絡技術等對圖片進行跟蹤運算，最終實現有效捕捉并甄別患者微表情、微動作并報警。

一旦檢測到異常，系統會立即發出預警，幫助家屬和醫護人員迅速采取措施，為臨床護士以及家庭照護人員大幅減輕工作壓力，同時也能為患者贏得最佳救治的黃金時間，提高搶救成功率，保障患者安全。

提高監護質量 緩解醫護壓力

該項成果的社會價值體現在多個方面。“漸凍癥”患者家庭往往需要24小時輪班制看護，長期人力投入易導致患者家屬身心俱疲。該系統通過自動化監測與遠程報警功能，及時捕捉患者生理異常，降低突發風險，為居家護理提供堅實技術支撐，將家屬從高頻次、高壓力的盯守中解放出來，有效減輕心理與體力負擔。

該系統引入了紅外技術，因此在光線很暗或者沒有光源的條件下也可以正常監測；其次，在價格上將生產成本降到最低，讓普通百姓和家庭也可以接受。在市場方面，應用范圍較廣，既可應用于醫院、養老院，也可以應用于家庭以及個人，推動居家護理普惠化，讓更多患者無需長期住院即可獲得專業級監護。

拓展應用領域 深化技術創新

研究團隊對于未來發展有著清晰的規劃。在應用領域拓展方面，他們計劃將系統推廣與智能家居、可穿戴設備和健康管理平臺融合，形成一個覆蓋居家護理、遠程醫療和健康數據管理的綜合生態體系。

在技術創新方面，團隊將持續優化算法，優化監測速度，提升監測準確率，降低系統的計算資源消耗。同時，加強對用戶隱私保護的研究力度，確保在收集、傳輸和使用數據過程中，用戶的個人信息安全得到充分保障。此外，他們還將探索與更多新興技術融合的可能，如物聯網、大數據、虛擬現實等。

在當前醫療背景下，該項目設計的漸凍癥患者實時監測系統，克服傳統監測系統存在的局限性，提供更準確、更實時的監測數據，為患者構建了更安全、更穩定的居家護理環境，為醫護人員提供更可靠、高效的患者狀況評估和治療支持。