一项由神经学专家开发的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《自然医学》杂志上的论文．
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们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。
被动式监测系统或系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757名帕金森病患者1.2万个夜晚和12万个小时的呼吸数据进行训练的。
该工具标记了12名没有患帕金森症，但后来患上了这种疾病的患者。研究人员正在努力开发一项新的研究来验证他们的结果。
“到目前为止，所有的迹象都是积极的，我们希望我们可以更早地开始检测帕金森症，”来自麻省理工学院的计算机科学家和首席研究员迪娜·卡塔比博士告诉STAT新闻。
呼吸变化和帕金森病之间的联系是詹姆斯·帕金森本人在19世纪初首次提出的。目前，还没有可靠的生物标志物来检测或追踪帕金森病。英国慈善机构帕金森氏症表示，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内梅亨大学．
人工智能工具在持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，而不是严格地在临床环境中使用，专家可以诊断更多的人。
此外，研究人员能够区分帕金森氏症和阿尔茨海默病。有了早期发现，患者就可以开始临床试验，测试药物是否有效。神经系统疾病在试验中通常失败率很高，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是你看到治疗反应变化的衡量标准。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雷·多尔西说。“但我认为，如果你能在现实世界中获得疾病的客观衡量标准，这将在更短的时间内告诉你一种药物是否有效。”
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