人工智能工具根据呼吸模式预测帕金森氏症

研究：研究人员开发了一种在家睡觉时佩戴的诊断工具。

根据Nature Medicine上的一篇论文，神经学专家开发的一种人工智能工具可以通过评估夜间呼吸模式来检测帕金森病的发作。

来自麻省理工学院、罗切斯特大学医学中心、梅奥诊所和波士顿大学的科学家开发了一种诊断工具，能够根据一晚的呼吸数据准确预测帕金森病。

被动监测系统或佩戴在腹部的腰带使用低功率无线电信号来分析睡眠患者的呼吸模式。用于分析研究结果的算法是根据来自757名帕金森病患者的12,000晚睡眠和120,000小时呼吸的呼吸数据进行训练的。

该工具标记了12名没有帕金森病但后来患上该病的患者。研究人员正在努力开发一项新研究来验证他们的结果。

“到目前为止，所有迹象都是积极的，我们希望我们能够更早地开始检测帕金森氏症，”麻省理工学院计算机科学家兼首席研究员Dina Katabi博士告诉STAT News。

呼吸变化与帕金森病之间的联系最早是由詹姆斯帕金森本人在19世纪初提出的。目前，没有可靠的生物标志物来检测或追踪帕金森病。根据Radboud大学的数据，英国帕金森慈善机构表示，它是增长最快的神经系统疾病，全球约有700万人患有这种疾病。

人工智能工具在连续吸气和呼气阶段监测呼吸模式、血液脉搏和肌肉抽搐。由于该设备可以在患者家中使用，而不是严格在临床环境中使用，因此专家可以诊断更多的人。

此外，研究人员能够区分帕金森病和阿尔茨海默病。通过早期检测，患者可以开始临床试验并测试药物是否有效。神经系统疾病在试验中的失败率通常很高，因为很难评估症状和监测治疗的有效性。

“很难说夜间呼吸是否会成为衡量治疗反应变化的指标。它可能对诊断更有用，”该研究的合著者、罗切斯特大学帕金森病专家Ray Dorsey说。“但我认为，如果你能在现实世界中获得客观的疾病衡量标准，这将在更短的时间内告诉你药物是否有效。”