人工智能和智能手表可以及早发现帕金森病
简单来说
智能手表和人工智能的融合为帕金森病的早期检测带来了突破。
研究人员使用智能手表数据来识别七年后临床诊断出患有帕金森氏症的人，这些人的运动速度较慢，睡眠质量下降。
该研究的主要作者凯瑟琳·皮尔博士发现该模型准确，并将帕金森病与其他可能损害运动的疾病区分开来。
该技术有可能对我们未来的生活产生重大影响，实现早期检测和干预、个性化医疗保健、改善疾病管理、赋予个人权力、研究和医疗保健、预防和公共卫生方面的进步以及数据驱动的决策。
智能手表和人工智能的结合可以有助于更好的医疗保健实践、预防措施和数据驱动的决策。
智能手表和人工智能的融合使研究人员能够发现以前未知的个人隐藏的见解。 现在，一个令人信服的案例已经出现，展示了这项技术的潜力。
通过对智能手表数据的分析， 研究人员在帕金森病早期检测方面取得突破。 他们能够识别出七年后临床诊断出患有帕金森氏症的人。 数据显示，甚至在诊断前几年，这些人就表现出行动缓慢和睡眠质量下降。
为了实现这一壮举，研究人员训练了机器学习模型来区分帕金森病患者和普通人群。 将他们的研究结果与基于遗传学、血液化学、生活方式或已知前驱症状（如便秘或嗅觉丧失）的模型进行比较，根据智能手表的加速度数据进行训练的模型在诊断帕金森病方面表现出卓越的性能。
该研究的主要作者凯瑟琳·皮尔博士， 告诉 BBC 新闻 它似乎是准确的，并将帕金森病与其他可能损害运动的疾病（例如年老或虚弱）区分开来。
她说，使用英国生物银行这样的数据集的好处是，“我们将我们的模型与多种不同的疾病进行了比较，包括其他类型的神经退行性疾病、骨关节炎患者和其他运动障碍等。”
然而，是否应该在症状出现前几年告知人们自己患有帕金森病，“始终是个人和个人的选择”。
通过利用智能手表收集的大量数据，个人可以深入了解自己的健康状况，并有可能更快地寻求适当的医疗护理。
Sirwan Darweesh 博士是鹿特丹伊拉斯姆斯大学医学院神经病学系的神经学家， 致力于广泛的研究来研究帕金森病的发病和进展。 1990年，该大学的一组研究人员发起了一项综合研究，旨在监测荷兰奥莫德社区所有55岁以上居民的健康状况。 在这项研究中，Darweesh 博士特别关注了最终被诊断患有帕金森病的一百个人。
根据 Darweesh 博士的研究，已经确定帕金森病的病理表现要经过二十多年才能做出临床诊断。 在大多数情况下，在正式诊断之前大约十年，最初的症状就会变得明显。 达维什博士与格兰达斯表达了同样的担忧，即帕金森病通常在晚期才被诊断出来，此时疾病缓解疗法效果较差。 这种无效背后的可能原因是疾病病理学此时已经相当先进，到诊断时超过 60% 的重要多巴胺能脑细胞已耗尽。
最近研究的一个局限性是智能手表只能记录一周的活动。 然而，如果这种方法应用于现实世界，长时间的连续数据收集可以提高警告信号的准确性。 在桑德尔博士从事目前的工作之前，美国的一组科学家利用人工智能来识别智能手表数据中的模式。 他们还利用了英国生物银行的样本，重点关注已被诊断为帕金森病的患者。 在参与研究的研究人员中，神经学家卡尔·弗里德尔博士强调，一整周的运动模式监测足以发现可能患有帕金森氏症的人。 弗里德尔博士强调，从更广泛的角度来看，分析个人的运动可以为他们的健康和福祉的各个方面提供有价值的见解。 当与帕金森病相关的新兴前驱特征（例如嗅觉丧失、快速眼动睡眠障碍和抑郁症）相结合时，预测算法在先进的人工智能世界中具有巨大的潜力。
智能手表研究还收集了 65,000 人样本的睡眠模式数据。 人工智能再次证明了检测睡眠持续时间和质量变化的能力，无论是在活动记录时已经诊断出患有帕金森病的人还是在几年后被诊断出的人。 桑德尔博士表示，智能手表的数据显示，在帕金森病诊断前几年，人们会经历更频繁的夜间醒来和更长的睡眠时间。 通过结合白天和夜间的数据，加速度计可以为医生提供干预的机会，并有可能减缓疾病的进展。
上述技术，即智能手表和人工智能的融合，用于早期检测帕金森病，有可能对我们未来的生活产生重大影响。 这项技术可以通过以下一些方式发挥作用：
- 早期发现和干预：通过利用从智能手表收集的数据并利用先进的机器学习算法，个人可以尽早了解自己的健康状况。 及早发现帕金森病或其他类似疾病可以及时进行干预，从而有可能改善治疗结果和生活质量。
- 个性化医疗保健：智能手表与人工智能的集成可实现个性化医疗保健解决方案。 通过对健康数据的持续监测和分析，个人可以根据其特定的健康模式和风险获得量身定制的建议、干预措施和预防措施。 这种个性化方法有可能增强整体健康和疾病管理。
- 改善疾病管理：配备人工智能算法的智能手表可以为帕金森病或其他慢性病患者提供实时反馈和提醒。 这种支持可以帮助管理症状、用药计划、锻炼习惯和疾病管理的其他重要方面，最终提高患者的整体生活质量。
- 赋予个人权力：该技术使个人能够在自己的健康和福祉中发挥积极作用。 通过提供个性化的健康见解，个人可以对其生活方式做出明智的决定，寻求及时的医疗护理，并积极参与自己的医疗保健之旅。
- 研究和医疗保健的进步：通过智能手表收集并使用人工智能算法进行分析的大量数据可以促进技术进步 医学研究。 研究人员可以获得有关疾病进展的宝贵见解，识别新的生物标志物并开发更有效的治疗方法。 这项技术有潜力加速医学研究和改善医疗保健实践。
- 预防和公共卫生：通过智能手表和人工智能及早发现帕金森病和其他健康状况可以有助于预防措施和公共卫生举措。 通过识别高风险个体，医疗保健提供者和政策制定者可以实施有针对性的干预措施和策略，以减轻疾病的总体负担。
- 数据驱动决策：从智能手表收集的大量数据可用于为医疗保健政策和策略提供信息。 汇总和匿名数据可以提供有关人口健康趋势的宝贵见解，使医疗保健系统能够更有效地分配资源，识别新出现的健康风险，并制定基于证据的干预措施。
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