帕金森病是一种中枢神经系统退化性疾病。它通常会损害患者的运动技能、语言和其他功能。全世界每100名60岁以上的人中就有一人患有帕金森病，但帕金森病也会影响年轻群体：著名演员Michael J. Fox在30岁时就被诊断出患有帕金森病。

帕金森病是由于大脑中控制运动的黑质区域的神经细胞死亡引起的。当大脑的这一部分退化时，患者会出现震颤、僵硬、行动迟缓和平衡困难等症状。

虽然目前还没有治疗帕金森病的方法，但早期发现和有效治疗可以显著改善患者的生活。

人们一直在探索用人工智能（AI）来检测和评估帕金森病，但成效一般。不过，最近美国的一个研究小组（Yang et al.）取得了突破性进展。他们利用人工智能分析睡眠呼吸信号来检测帕金森病。

“这是一篇令人激动的论文，它代表了帕金森病研究的一次飞跃，”James Graham博士说。“帕金森病是出了名的难以检测。然而，这项研究提供的证据表明，人工智能可以通过睡眠呼吸识别出患有帕金森病的人。它还能非常准确地评估疾病的严重程度和进展情况。”

研究人员在Nature Medicine期刊上发表了他们的研究成果。麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的Yuzhe Yang博士和该实验室的博士后助理研究员Yuan Yuan博士是这项研究的共同通讯作者。两位研究人员都对机器学习、计算机视觉和医疗保健人工智能领域感兴趣。

Image source: Yang, Y., Yuan, Y., Zhang, G. et al. 

Artificial intelligence-enabled detection and assessment of Parkinson’s disease using nocturnal breathing signals. Nat Med 28, 2207–2215 (2022).

https://doi.org/10.1038/s41591-022-01932-x

研究人员通过睡眠呼吸信号追踪帕金森病的进展。研究分析了来自美国多家医院和公共数据库的7000多名患者的大量数据。值得注意的是，该人工智能可以分别在0.90和0.85曲线面积下的hold-out 以及 external test sets测试中检测出帕金森病。该人工智能模型还能根据运动障碍协会统一帕金森病评分量表估计帕金森病的严重程度和进展情况。

“这项研究揭示的新型帕金森病数字生物标志物基于丰富多样的数据集。它既可以作为诊断生物标志物，也可以作为病情发展的生物标志物，”Cure Parkinson's New Zealand CEO Daniel McGowan博士指出。“该生物标记不受患者或临床医生主观性的限制，它也是非侵入性的，易于在家庭环境中使用的，每天晚上都可以通过非接触方式进行测量。” 

Graham博士补充说：“在这种情况下使用人工智能的优势在于，您可以获取多个数据点并将其汇总起来，以确定个体是否存在帕金森病。”他还强调了目前用于检测帕金森病的方法的局限性。其中一个主要挑战是跟踪农村地区的人口，因为他们较难获得医疗保健设施的服务。

尽管如此，要在这一领域广泛应用人工智能，还需要做更多的工作。

Yang及其同事在研究中承认，帕金森病是一种非同质性疾病，有许多亚型。因此，未来的研究也必须考虑到帕金森病的这一方面特征。虽然目前的系统已经证明了将帕金森病与阿尔茨海默病区分开来的能力，但其将帕金森病与其他神经系统疾病区分开来的能力还有待研究。此外，人们对帕金森病患者呼吸系统症状的发展和恶化也只有部分了解。这些都需要进一步研究。

McGowan博士说：“虽然我认为诊断帕金森病仍然需要人类的专业知识，但人工智能检测肯定会成为一个触发器，让那些不知道自己有帕金森病风险的人——甚至是患有帕金森氏症的人——去就医。我们确实需要这样的生物标志物。”

 “有几家大型机构将研究重点放在了用于帕金森病早期检测和疾病监测的人工智能上。” Graham博士补充说，“剑桥大学的一项研究探讨了如何利用人工智能来分析大脑中的变化，这些变化可能预示着帕金森病早期阶段，以及一款智能手机应用，它可以捕捉到个人笔迹中可能反映疾病存在的细微变化。”

在理解和应对帕金森病方面，还有很多值得期待的进展。这项研究是开发该疾病新生物标记物的重要一步。这一发现有望激励其他研究人员在检测和治疗帕金森病方面获得新的临床见解。

欢迎观看完整视频，了解专家们对这项研究的看法以及帕金森病研究的最新进展。