該人工智能筆通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輔助數(shù)據(jù)分析，能識(shí)別帕金森病患者與健康人群手寫特征的差異，有望實(shí)現(xiàn)更早診斷。
國際最新研發(fā)出一款可識(shí)別帕金森病的人工智能診斷筆(圖片來自陳俊)。施普林格·自然 供圖
據(jù)論文介紹，帕金森病估計(jì)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，且在低收入和中等收入國家，普遍認(rèn)為診斷數(shù)量被低估，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。
由于該疾病的癥狀包括震顫，診斷通常基于觀察患者的運(yùn)動(dòng)技能。然而，這種方法缺乏客觀標(biāo)準(zhǔn)，且通常依賴于臨床醫(yī)生的主觀判斷。
在本項(xiàng)研究中，論文通訊作者、美國加州大學(xué)洛杉磯分校陳俊與同事合作，開發(fā)出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。通過將磁性墨水在一個(gè)表面和空氣中的書寫運(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)化為電信號(hào)，他們利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(一種人工智能方法，通過互聯(lián)節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)并區(qū)分復(fù)雜模式)證明，該人工智能筆可在16名患者的小規(guī)模隊(duì)列中，以超過95%的準(zhǔn)確率區(qū)分帕金森病患者與非患者的書寫特征。
論文作者認(rèn)為，這種人工智能診斷筆可能代表一種低成本、準(zhǔn)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。他們指出，未來工作應(yīng)擴(kuò)大該工具的患者樣本量，并探索其在追蹤帕金森病進(jìn)展階段上的潛力。
