發(fā)表在最新一期《自然·化學(xué)工程》的一項(xiàng)研究指出，一種裝有磁性墨水的人工智能（AI）筆可準(zhǔn)確“看字?jǐn)嗖?rdquo;，可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(shí)別帕金森病患者與健康人群書寫特征的差異，有望實(shí)現(xiàn)更早診斷。
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，尤其是在低收入和中等收入國家。目前普遍認(rèn)為，帕金森病診斷數(shù)量被嚴(yán)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(yùn)動(dòng)障礙疾病混淆，因此準(zhǔn)確診斷對(duì)于及時(shí)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?；谟^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。
美國加州大學(xué)洛杉磯分校陳俊團(tuán)隊(duì)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(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)化為電信號(hào)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（一種AI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）分析證明，該筆可在16名患者的小規(guī)模隊(duì)列中，以超過95%的準(zhǔn)確率區(qū)分帕金森病患者與健康人的書寫特征。
這種診斷筆的問世，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。研究人員指出，未來工作是擴(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。
【總編輯圈點(diǎn)】
近年來，人工智能正在越來越深入地滲透到細(xì)分垂直領(lǐng)域中。在交通領(lǐng)域，人工智能可實(shí)時(shí)分析交通流量數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整信號(hào)燈時(shí)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(zhǔn)地嵌入到不同場景中，針對(duì)特定需求進(jìn)行優(yōu)化和適配，才能將先進(jìn)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為實(shí)實(shí)在在的生產(chǎn)力。
發(fā)表在最新一期《自然·化學(xué)工程》的一項(xiàng)研究指出，一種裝有磁性墨水的人工智能（AI）筆可準(zhǔn)確“看字?jǐn)嗖?rdquo;，可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(shí)別帕金森病患者與健康人群書寫特征的差異，有望實(shí)現(xiàn)更早診斷。
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，尤其是在低收入和中等收入國家。目前普遍認(rèn)為，帕金森病診斷數(shù)量被嚴(yán)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(yùn)動(dòng)障礙疾病混淆，因此準(zhǔn)確診斷對(duì)于及時(shí)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?；谟^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。
美國加州大學(xué)洛杉磯分校陳俊團(tuán)隊(duì)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(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)化為電信號(hào)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（一種AI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）分析證明，該筆可在16名患者的小規(guī)模隊(duì)列中，以超過95%的準(zhǔn)確率區(qū)分帕金森病患者與健康人的書寫特征。
這種診斷筆的問世，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。研究人員指出，未來工作是擴(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。
【總編輯圈點(diǎn)】
近年來，人工智能正在越來越深入地滲透到細(xì)分垂直領(lǐng)域中。在交通領(lǐng)域，人工智能可實(shí)時(shí)分析交通流量數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整信號(hào)燈時(shí)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(zhǔn)地嵌入到不同場景中，針對(duì)特定需求進(jìn)行優(yōu)化和適配，才能將先進(jìn)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為實(shí)實(shí)在在的生產(chǎn)力。
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