人工智能和智能手錶可以及早發現帕金森病
簡單來說
智能手錶和人工智能的融合為帕金森病的早期檢測帶來了突破。
研究人員使用智能手錶數據來識別七年後臨床診斷出患有帕金森氏症的人，這些人的運動速度較慢，睡眠質量下降。
該研究的主要作者凱瑟琳·皮爾博士發現該模型準確，並將帕金森病與其他可能損害運動的疾病區分開來。
該技術有可能對我們未來的生活產生重大影響，實現早期檢測和乾預、個性化醫療保健、改善疾病管理、賦予個人權力、研究和醫療保健、預防和公共衛生方面的進步以及數據驅動的決策。
智能手錶和人工智能的結合可以有助於更好的醫療保健實踐、預防措施和數據驅動的決策。
智能手錶和人工智能的融合使研究人員能夠發現以前未知的個人隱藏的見解。 現在，一個令人信服的案例已經出現，展示了這項技術的潛力。
通過對智能手錶數據的分析， 研究人員在帕金森病早期檢測方面取得突破。 他們能夠識別出七年後臨床診斷出患有帕金森氏症的人。 數據顯示，甚至在診斷前幾年，這些人就表現出行動緩慢和睡眠質量下降。
為了實現這一壯舉，研究人員訓練了機器學習模型來區分帕金森病患者和普通人群。 將他們的研究結果與基於遺傳學、血液化學、生活方式或已知前驅症狀（如便秘或嗅覺喪失）的模型進行比較，根據智能手錶的加速度數據進行訓練的模型在診斷帕金森病方面表現出卓越的性能。
該研究的主要作者凱瑟琳·皮爾博士， 告訴英國廣播公司新聞 它似乎是準確的，並將帕金森病與其他可能損害運動的疾病（例如年老或虛弱）區分開來。
她說，使用英國生物銀行這樣的數據集的好處是，“我們將我們的模型與多種不同的疾病進行了比較，包括其他類型的神經退行性疾病、骨關節炎患者和其他運動障礙等。”
然而，是否應該在症狀出現前幾年告知人們自己患有帕金森病，“始終是個人和個人的選擇”。
通過利用智能手錶收集的大量數據，個人可以深入了解自己的健康狀況，並有可能更快地尋求適當的醫療護理。
Sirwan Darweesh 博士是鹿特丹伊拉斯姆斯大學醫學院神經病學系的神經學家， 致力於廣泛的研究來研究帕金森病的發病和進展。 1990年，該大學的一組研究人員發起了一項綜合研究，旨在監測荷蘭奧莫德社區所有55歲以上居民的健康狀況。 在這項研究中，Darweesh 博士特別關注了最終被診斷患有帕金森病的一百個人。
根據 Darweesh 博士的研究，已經確定帕金森病的病理表現要經過二十多年才能做出臨床診斷。 在大多數情況下，在正式診斷之前大約十年，最初的症狀就會變得明顯。 達維甚博士與格蘭達斯表達了同樣的擔憂，即帕金森病通常在晚期才被診斷出來，此時疾病緩解療法效果較差。 這種無效背後的可能原因是疾病病理學此時已經相當先進，到診斷時超過 60% 的重要多巴胺能腦細胞已耗盡。
最近研究的一個局限性是智能手錶只能記錄一周的活動。 然而，如果這種方法應用於現實世界，長時間的連續數據收集可以提高警告信號的準確性。 在桑德爾博士從事目前的工作之前，美國的一組科學家利用人工智能來識別智能手錶數據中的模式。 他們還利用了英國生物銀行的樣本，重點關注已被診斷為帕金森病的患者。 在參與研究的研究人員中，神經學家卡爾·弗里德爾博士強調，一整週的運動模式監測足以發現可能患有帕金森氏症的人。 弗里德爾博士強調，從更廣泛的角度來看，分析個人的運動可以為他們的健康和福祉的各個方面提供有價值的見解。 當與帕金森病相關的新興前驅特徵（例如嗅覺喪失、快速眼動睡眠障礙和抑鬱症）相結合時，預測算法在先進的人工智能世界中具有巨大的潛力。
智能手錶研究還收集了 65,000 人樣本的睡眠模式數據。 人工智能再次證明了檢測睡眠持續時間和質量變化的能力，無論是在活動記錄時已經診斷出患有帕金森病的人還是在幾年後被診斷出的人。 桑德爾博士表示，智能手錶的數據顯示，在帕金森病診斷前幾年，人們會經歷更頻繁的夜間醒來和更長的睡眠時間。 通過結合白天和夜間的數據，加速度計可以為醫生提供干預的機會，並有可能減緩疾病的進展。
上述技術，即智能手錶和人工智能的融合，用於早期檢測帕金森病，有可能對我們未來的生活產生重大影響。 這項技術可以通過以下一些方式發揮作用：
- 早期發現和乾預：通過利用從智能手錶收集的數據並利用先進的機器學習算法，個人可以儘早了解自己的健康狀況。 及早發現帕金森病或其他類似疾病可以及時進行干預，從而有可能改善治療結果和生活質量。
- 個性化醫療保健：智能手錶與人工智能的集成可實現個性化醫療保健解決方案。 通過對健康數據的持續監測和分析，個人可以根據其特定的健康模式和風險獲得量身定制的建議、干預措施和預防措施。 這種個性化方法有可能增強整體健康和疾病管理。
- 改善疾病管理：配備人工智能算法的智能手錶可以為帕金森病或其他慢性病患者提供實時反饋和提醒。 這種支持可以幫助管理症狀、用藥計劃、鍛煉習慣和疾病管理的其他重要方面，最終提高患者的整體生活質量。
- 賦予個人權力：該技術使個人能夠在自己的健康和福祉中發揮積極作用。 通過提供個性化的健康見解，個人可以對其生活方式做出明智的決定，尋求及時的醫療護理，並積極參與自己的醫療保健之旅。
- 研究和醫療保健的進步：通過智能手錶收集並使用人工智能算法進行分析的大量數據可以促進技術進步 醫學研究。 研究人員可以獲得有關疾病進展的寶貴見解，識別新的生物標誌物並開發更有效的治療方法。 這項技術有潛力加速醫學研究和改善醫療保健實踐。
- 預防和公共衛生：通過智能手錶和人工智能及早發現帕金森病和其他健康狀況可以有助於預防措施和公共衛生舉措。 通過識別高風險個體，醫療保健提供者和政策制定者可以實施有針對性的干預措施和策略，以減輕疾病的總體負擔。
- 數據驅動決策：從智能手錶收集的大量數據可用於為醫療保健政策和策略提供信息。 匯總和匿名數據可以提供有關人口健康趨勢的寶貴見解，使醫療保健系統能夠更有效地分配資源，識別新出現的健康風險，並製定基於證據的干預措施。
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Damir 是團隊領導、產品經理和編輯 Metaverse Post，涵蓋 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主題 Web3- 相關領域。 他的文章每月吸引超過一百萬用戶的大量讀者。 他似乎是一位在 SEO 和數字營銷方面擁有 10 年經驗的專家。 達米爾曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《紐約客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。 他作為數字游牧者往返於阿聯酋、土耳其、俄羅斯和獨聯體國家之間。 達米爾獲得了物理學學士學位，他認為這賦予了他在不斷變化的互聯網格局中取得成功所需的批判性思維技能。
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