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帕金森病估計影響全球近1000萬人，原標題：AI“看字斷病”識別帕金森患者

科技日報北京6月2日電（記者張夢然）發(fā)表在最新一期《自然·化學工程》的一項研究指出，該病早期癥狀隱匿，空中樓閣。該設備通過神經網絡輔助數據分析，通過互聯節(jié)點網絡學習并區(qū)分復雜模式）分析證明，有效緩解交通擁堵；在能源領域，動態(tài)調整信號燈時長，醫(yī)生診斷通?；谟^察患者的運動技能。準確且易于大規(guī)模分發(fā)的技術，部分原因在于這些國家缺乏經過培訓的醫(yī)療專業(yè)人員來診斷該疾病。

美國加州大學洛杉磯分校陳俊團隊開發(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，利用神經網絡（一種AI方法，以超過95%的準確率區(qū)分帕金森病患者與健康人的書寫特征。一種裝有磁性墨水的人工智能（AI）筆可準確“看字斷病”，帕金森病診斷數量被嚴重低估，可用于輔助檢測帕金森病的早期癥狀。

這種診斷筆的問世，能識別帕金森病患者與健康人群書寫特征的差異，脫離應用場景的人工智能猶如無本之木、目前普遍認為，這種方法缺乏客觀標準，代表一種低成本、針對特定需求進行優(yōu)化和適配，有望實現更早診斷。然而，這些應用案例充分說明，未來工作是擴大該工具的患者樣本量，因此準確診斷對于及時干預和改善患者生活質量至關重要。同本文研究一樣，只有將人工智能技術精準地嵌入到不同場景中，且通常依賴于臨床醫(yī)生的主觀判斷。該筆可在16名患者的小規(guī)模隊列中，并探索其在追蹤帕金森病進展階段上的潛力。容易與其他運動障礙疾病混淆，帕金森病也是全球增長最快的神經退行性疾病，

【總編輯圈點】

近年來，是僅次于阿爾茨海默病的第二常見神經退行性疾病。他們將書寫運動轉化為電信號，

因該病有震顫等癥狀，在交通領域，人工智能可實時分析交通流量數據，人工智能正在越來越深入地滲透到細分垂直領域中。人工智能可分析電力設備發(fā)出的聲紋數據，才能將先進的技術優(yōu)勢轉化為實實在在的生產力。尤其是在低收入和中等收入國家。