外媒 | 人工智能模型通过呼吸模式检测帕金森病-普瑞纯证

最近发表在《自然医学》杂志上的一项研究表明，研究人员开发了一种人工智能模型，可以通过睡眠时的呼吸模式检测帕金森病的存在和严重程度。帕金森病是一种神经系统疾病，早期症状通常很难诊断，因为这些症状很微妙，甚至不可见，而且随着时间的推移逐渐出现。通常是基于运动症状，如震颤、僵硬和协调障碍来诊断帕金森病。但是，当这些症状出现时，疾病通常已经进展了数年。早期诊断对于管理症状和改善患者的生活质量至关重要，但早期诊断的方法有限，许多方法成本高且侵入性较大。为了支持早期诊断帕金森病，研究人员试图建立一种可以以无创方式检测帕金森病的人工智能模型。研究人员发现，帕金森病的早期迹象通常与认知问题有关，如痴呆症，但有证据表明，与帕金森病相关的其他更微妙的症状也存在。研究人员开发了一种设备，大约与WiFi路由器的大小和形状相同，可以放置在患者的卧室里，当患者睡觉时，该设备会发射无线电信号，并分析周围环境，包括呼吸模式的反射。然后将这些反馈信息传递给神经网络，分析每个患者的呼吸模式，以确定是否存在帕金森病。为了训练和验证模型，研究人员利用了多个数据集和来源的数据，包括梅奥诊所、美国国立卫生研究院和Mas。

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