这项研究发表在《npj 数字医学》杂志上，症状这种新工具要求用户在网络摄像头前敲击手指 10 次，工智然后根据 0-4 的具问击手等级评估运动表现。
据了解，需摄像医生通常让患者做一些简单的前敲运动任务，以评估运动障碍，远程并使用诸如运动障碍协会统一帕金森病评分量表（MDS-UPDRS）之类的评估帕金指南来评定严重程度。这种人工智能模型可以根据 MDS-UPDRS 指南提供快速评估，森病世自动生成可解释、症状标准化、工智可重复、具问击手与医学指南一致的需摄像计算指标，如速度、幅度、频率和周期，其使用这些属性来对震颤的严重程度进行分类。
这项手指敲击任务由 250 名全球帕金森病患者参与，结果显示，人工智能系统的评分与三名神经科医生和三名初级保健医生的评分进行了比较。结果显示，专业神经科医生的表现略好于人工智能模型，但人工智能模型优于具有 UPDRS 认证的初级保健医生。
斯特大学计算机科学系副教授、罗切斯特人机交互实验室联合主任 Ehsan Hoque 称，“这些发现对于那些难以获得神经科医生预约和到医院就诊的患者来说，可能有巨大的意义。”
研究人员表示，他们的方法也可以应用于其他运动任务，为评估其他类型的运动障碍（例如共济失调和亨廷顿病）打开了大门。这种新的帕金森病评估工具已经在线上提供，不过研究人员提醒称，该技术还处于早期阶段，如果没有医生的参与，不应被视为衡量该疾病存在或严重程度的决定性指标。
广告声明：文内含有的对外跳转链接（包括不限于超链接、二维码、口令等形式），用于传递更多信息，节省甄选时间，结果仅供参考，所有文章均包含本声明。
(责任编辑：百科)