神经网络AI辅助的数据分析“读取单词以切断疾病
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一项在最新一期的《天然化学工程》上发表的一项研究教导说,带有磁性墨水的人工智能(AI)可以准确地“看单词和停止疾病”,可用于帮助消除帕金森氏病的早期症状。通过检查网络辅助的数据,该设备可以确定帕金森病患者和健康人之间的写作特性差异,并有望实现较早的诊断。据估计,帕金森氏病在全球范围内影响近1000万人,使其成为仅次于阿尔茨海默氏病的第二常见神经退行性疾病。疼痛帕金森氏症也是世界上增长最快的神经退行性疾病,尤其是在低收入和中等收入国家。人们普遍认为,帕金森氏病的诊断数量是严重低估,这是这些国家缺乏医疗专业人员来诊断疾病的一部分。此外,该疾病的早期症状被隐藏起来,并且很容易与其他运动障碍混淆。因此,准确的诊断对于及时干预和改善患者的生活质量至关重要。由于该疾病的症状,例如发冷,因此通常根据观察患者的运动技能进行评估的医生。但是,该方法缺乏目标标准,并且通常依赖于临床医生的主观判断。 Chen Jun在UCLA的团队开发了一种程序来评估Parkinso的疾病,通过检查使用含有磁性墨水的定制笔编写的样品。他们使用神经网络将写作的运动转移到电信号,这是一种通过连贯的节点网络学习和识别复杂模式的AI技术,表明笔可以识别帕金森患者与健康人的写作特征16名患者的小队列中,ITH的准确性超过95%。这支诊断笔的出现代表了较低的成本,准确且易于分发的大小,并有望改善大量人群和资源种群中帕金森氏病的诊断。研究人员指出,未来的工作是扩大患者的工具样本量,并探索其监测帕金森氏病的发育阶段的潜力。 (张孟加斯人)
(审核:OU Yunhai)
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