外媒 | AI通过呼吸模式检测帕金森病-普瑞纯证

麻省理工学院的研究人员最近开发了一种人工智能模型，可以通过呼吸模式检测帕金森病。这种诊断算法使用一系列连接的算法来模拟人脑的工作方式，分析患者的睡眠呼吸模式，以判断患者是否患有帕金森病。该神经网络还可以训练来区分患者帕金森病的严重程度和疾病的进展情况。过去，研究人员曾研究使用脑脊液和神经影像学来检测帕金森病的潜力。但是，这种方法可能会具有侵入性、成本高昂并需要专门的医疗中心。麻省理工学院的研究团队开发了一种看起来像家庭Wi-Fi路由器的设备，它发射无线电信号，分析周围环境的反射并检测呼吸模式，而不需要接触身体。呼吸信号被发送到神经网络中，以无需患者或护理人员的帮助来评估帕金森病。早在1817年，詹姆斯·帕金森博士的工作中就注意到了帕金森病和呼吸之间的关系。该研究的高级作者Dina Katabi表示：“一些医学研究表明，呼吸症状在运动症状之前数年就会出现，这意味着呼吸属性可能有助于帕金森病的风险评估。”帕金森病是继阿尔茨海默病之后第二常见的神经系统疾病。根据帕金森病基金会的数据，全球有超过1000万人患有帕金森病。Katabi是无线网络和移动计算中心的主任，她建议该研究可能为帕金森病药物开发和临床护理提供重要的启示。“在药物开发方面，结果可以使临床试验的持续时间和参与者数量显著减少，从而加速新疗法的开发。在临床护理方面，该方法可以帮助评估传统上服务不足的社区中的帕金森病患者，包括居住在农村地区和由于行动不便或认知障碍而难以离开家的患者，”Katabi说。该研究是与罗切斯特大学、梅奥诊所和马萨诸塞州总医院合作进行的。它得到了美国国立卫生研究院、美国国家科学基金会和迈克尔·J·福克斯基金会的赞助。

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