IBM开发AI算法远程诊断帕金森严重程度
发布时间：2020-08-13 发布者：亚时财经
科技的发展，核心目的就是为了人类更好地生活。人们不断推陈出新地研发新内容，不仅推动了社会发展，还能对人们身体的健康有所帮助。近日，IBM与辉瑞公司（Pfizer）等机构合作开发了一种新算法，可以利用AI远程分析人体运动数据，从而判断其患帕金森病的严重程度。
（图源：网络）
在自然（Nature）出版集团旗下刊物《科学报告》（Scientific Reports）杂志上发表的一篇论文中，IBM、辉瑞等公司的一项合作研究通过使用人工智能分析人类运动障碍增加时的身体活动数据，在评估帕金森氏症严重程度方面取得了新的进展。
相关资料显示，帕金森是一种常见的神经系统变性疾病，主要症状为震颤、肢体僵硬、运动迟缓和步态障碍等。目前没有检验方法能有效确认一个人是否患有帕金森病。用于评估帕金森病严重程度的是世界运动障碍学会帕金森病综合评量表（MDS-UPDRS）。
据悉，在评估过程中，医生会要求患者做出走路、轻敲手指和踩脚等动作，并用0-4的等级判断患者动作的幅度、频率和质量，最终评估其患病的严重程度。但这种方式主观性较强，容易无法较为客观地对患者病情做出准确判断。
而IBM开发的算法通过可穿戴式设备，可以生成关于运动质量的测量数据，并将其转换成一系列“节点”（syllables），每个动作都可以对应多个由“节点”组成的序列。这些“节点”成为机器学习运动技能的一部分，不同动作之间共享子序列。
这些序列的的统计分布是健康行为的标志，对于健康的人来说，其序列在统计分布上是显著的；而对于帕金森患者来说，其符号序列是紊乱的。这项技术正是通过捕捉运动混乱来估计步态损伤和帕金森症状的严重程度。
研究人员称，如果该技术未来投入应用，它能一天24小时监测患者的神经系统状态，并用平均持续时间少于10分钟的运动作为评估数据，并比较临床环境和家庭中的评估结果。这与现有的，一年检测几次的诊断方法完全不同。该论文的第一作者、IBM工程师Avner Abrami称，“这种方法的好处是，与要求患者去诊所看医生相比，远程医疗检查的执行频率更高。”
在一项补充研究中，研究人员还构建了一系列算法，这些算法考虑到了掩盖帕金森病外部症状的因素，例如可以减轻震颤和改善控制力的药物。
IBM研究人员Vittorio Caggiano称，在新冠疫情的背景下，如何扩大远程医疗服务范围以帮助易受新冠病毒感染的患者留在家中越来越受到关注，而IBM的这项研究就可以做到。同时，此举还可以减少中老年人出门的次数，降低其感染新冠病毒的风险。
尽管这项研究的初始动机是帕金森氏病，但研究人员希望它能激发对其他疾病的类似探索，如糖尿病、阿尔茨海默氏病和肌萎缩侧索硬化(ALS)。
责任编辑：Carrick
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