疾患追跡および潜在的には診断の分野に関する。具体的には、本発明は、脊髄性筋萎縮症（ＳＭＡ）に罹患している被験者の強制肺活量（ＦＶＣ）を予測するための方法であって、前記被験者からの中枢運動機能能力の測定値のデータセットから少なくとも１つのパフォーマンスパラメータを決定するステップと、決定された少なくとも１つのパフォーマンスパラメータを、少なくとも１つのパフォーマンスパラメータを用いて一実施形態では部分最小二乗（ＰＬＳ）分析を使用して訓練データに対して生成されたコンピュータ実装回帰モデルから取得された基準と比較するステップと、前記比較に基づいて被験者のＦＶＣを予測するステップと、を含む、方法に関する。本発明はまた、モバイルデバイスであって、プロセッサと、少なくとも１つのセンサと、データベースと、前記デバイスに有形に組み込まれ、前記デバイス上で実行されると、本発明の方法を実行するソフトウェアと、を備えるモバイルデバイス、ならびに少なくとも１つのセンサを備えるモバイルデバイスと、プロセッサおよびデータベース、ならびにソフトウェアを備えるリモートデバイスであって、前記ソフトウェアは、前記デバイスに有形に組み込まれ、前記デバイス上で実行されると、本発明の方法を実行するソフトウェアを備えるリモートデバイスと、を備え、前記モバイルデバイスおよび前記リモートデバイスが互いに動作可能にリンクされているシステムに関する。さらにまた、本発明は、脊髄性筋萎縮症（ＳＭＡ）に罹患している被験者の強制肺活量（ＦＶＣ）を、前記被験者からの中枢運動機能能力の測定値のデータセットからの少なくとも１つのパフォーマンスパラメータを使用して予測するための上述したモバイルデバイスまたはシステムの使用を企図する。

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