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肌萎縮性脊髓側索硬化症 (ALS，俗稱漸凍人) 患者控制肌肉的能力會逐漸下降，因此最終往往會喪失說話能力。世上最有名的 ALS 患者，就是 2018 年去世的理論物理學家史蒂芬·霍金 (Stephen Hawking)，他透過紅外線感測器檢測他臉頰的抽搐，進而移動游標在一排排字母上移動、藉此與外界溝通；這個方式雖然有效，但耗時長，而且需要笨重的設備。至於其他 ALS 患者，也可使用類似的設備來測量控制面部肌肉的神經的電活動；然而，這些方法也還是需要大型的設備，而且並不總是準確的。

為了改善 ALS 患者與外界溝通的能力，2020 年時，麻省理工學院的研究小組，在《Nature Biomedical Engineering》中發表了他們設計的一種可伸展、類似皮膚的裝置，它可以貼在患者的臉上，並能測量患者的細微動作，如抽搐或微笑，而這些動作可被設備量測並解讀，藉此，患者就可以透過細微動作來傳達多種情感，如「我愛你」或「我餓了」等等。

該設備由嵌入矽薄膜的四個壓電感測器組成，感測器則由氮化鋁製成，可以檢測皮膚的機械變形，並將其轉換成易於量測的電壓。此外，研究人員還使用了名為「數位成像相關性」的方法，幫助他們選擇最適合放置感測器的位置。

研究人員先在受試者的臉上塗上隨機的黑白斑點圖案，然後在受試者做面部動作 (如微笑、臉頰抽動或讀出某些字母時的嘴型) 時，用多台相機拍攝該區域許多影像，再利用軟體進行處理，分析小點之間的移動關係，藉此確定單個區域的形變程度；接著，研究人員利用對皮膚變形的測量，來訓練機器學習演算法，以區分微笑、張嘴和抿嘴。

最後，研究人員在 2 名 ALS 患者或健康受試者身上測試設備與演算法。使用時，來自感測器的資訊會被發送到一個掌上型處理裝置，並於此用訓練好的演算法對資訊進行分析。最後得知，在患者中，區分這 3 種不同動作的準確率大約 75%；若是在健康受試者身上測試，則準確率可達 87%。研究人員已經為這項技術申請了專利，並在更多患者中進行測試。

該設備除了可讓患者更便於與人交流外，還可用來追蹤患者的病情發展，透過量化的測量方式來追蹤療效，而不是僅是依靠患者回報他們「感覺」有改善或「感覺」更強壯。此外，該感測器很薄、可與任何膚色相匹配，且用化妝品就可隱藏，因此配戴時並不顯眼；更重要的是，設備中所有元件都是可以大規模生產的，因此研究人員估計每個裝置的成本僅需 10 美元，不會因為價格昂貴，而讓患者「看得到、吃不到！」。

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資料來源：MIT