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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輔助數(shù)據(jù)分析,AI“看字斷病”識別帕金森患者

2025-06-03 01:01:00 來源: 點擊數(shù):

科技日報記者 張夢然

發(fā)表在最新一期《自然·化學(xué)工程》的一項研究指出,一種裝有磁性墨水的人工智能(AI)筆可準確“看字斷病”,用于輔助檢測帕金森病的早期癥狀。該設(shè)備通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輔助數(shù)據(jù)分析,能識別帕金森病患者與健康人群書寫特征的差異,有望實現(xiàn)更早診斷。

帕金森病估計影響全球近1000萬人,是僅次于阿爾茨海默病的第二常見神經(jīng)退行性疾病。帕金森病也是全球增長最快的神經(jīng)退行性疾病,尤其是在低收入和中等收入國家。目前普遍認為,帕金森病診斷數(shù)量被嚴重低估,部分原因在于這些國家缺乏經(jīng)過培訓(xùn)的醫(yī)療專業(yè)人員來診斷該疾病。而且,該病早期癥狀隱匿,容易與其他運動障礙疾病混淆,因此準確診斷對于及時干預(yù)和改善患者生活質(zhì)量至關(guān)重要。

因該病有震顫等癥狀,醫(yī)生診斷通常基于觀察患者的運動技能。然而,這種方法缺乏客觀標準,且通常依賴于臨床醫(yī)生的主觀判斷。

美國加州大學(xué)洛杉磯分校陳俊及其同事開發(fā)了一種通過分析使用含有磁性墨水的定制筆書寫的樣本,來診斷帕金森病的方法。他們將書寫運動轉(zhuǎn)化為電信號,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(一種AI方法,通過互聯(lián)節(jié)點網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)并區(qū)分復(fù)雜模式)分析證明,該筆可在16名患者的小規(guī)模隊列中,以超過95%的準確率區(qū)分帕金森病患者與健康人的書寫特征。

這種診斷筆的問世,代表一種低成本、準確且易于大規(guī)模分發(fā)的技術(shù),有望改善帕金森病在大規(guī)模人群和資源匱乏地區(qū)的診斷。研究人員指出,未來工作是擴大該工具的患者樣本量,并探索其在追蹤帕金森病進展階段上的潛力。

總編輯圈點

近年來,人工智能正在越來越深入地滲透到細分垂直領(lǐng)域中。在交通領(lǐng)域,人工智能可實時分析交通流量數(shù)據(jù),動態(tài)調(diào)整信號燈時長,有效緩解交通擁堵;在能源領(lǐng)域,人工智能可分析電力設(shè)備發(fā)出的聲紋數(shù)據(jù),判斷設(shè)備故障情況。同本文中的研究一樣,這些應(yīng)用案例充分說明,脫離應(yīng)用場景的人工智能猶如無本之木、空中樓閣。只有將人工智能技術(shù)精準地嵌入到不同場景中,針對特定需求進行優(yōu)化和適配,才能將先進的技術(shù)優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為實實在在的生產(chǎn)力。

責(zé)任編輯:左常睿

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