利用AI检测呼吸模式，提前诊断帕金森病！

帕金森病的诊断一直以来都非常困难，主要依赖于运动症状的出现，如震颤、僵硬和缓慢。然而，这些症状往往在疾病发作的几年后才会出现。如今，麻省理工学院（MIT）电气工程与计算机科学系教授Dina Katabi及其团队开发出一种可通过分析呼吸模式来检测帕金森病的人工智能模型。 该研究中使用的工具是神经网络，一种模拟人类大脑工作方式的连接算法系列。这种神经网络可以通过分析患者在睡眠时的呼吸模式来判断他们是否患有帕金森病。此外，这种神经网络还能判断患者帕金森病的严重程度以及随着时间推移病情的进展。 过去的研究尝试通过脑脊液和神经成像技术来检测帕金森病，但这些方法具有侵入性，成本高昂，且需要专门的医疗中心提供支持。这使得它们不适合进行早期诊断或持续追踪疾病进展的频繁检测。MIT研究团队证明，他们的人工智能模型可以在患者每晚入睡时，在家中进行帕金森病的评估，而且无需与患者身体接触。为此，他们开发了一种外形类似于家用Wi-Fi路由器的设备，但它并不提供互联网接入，而是发射无线电信号，分析信号在周围环境中的反射，并在无需与身体接触的情况下提取出患者的呼吸模式。然后，将呼吸信号输入神经网络进行被动式帕金森病评估，患者和护理人员无需付出任何努力。 这项研究对帕金森病药物开发和临床护理具有重要意义。在药物开发方面，该研究成果可以为临床试验提供持续的生物标志物，有助于评估药物的疗效。在临床护理方面，这种技术有望帮助医生更好地了解病人的病情，从而制定更加精确的治疗方案。