国际最新研发出一款人工智能笔 可通过手写识别帕金森病
国际最新研发出一款人工智能笔 可通过手写识别帕金森病
国际最新研发出一款人工智能笔 可通过手写识别帕金森病中新网北京6月3日电(rìdiàn) (记者 孙自法)施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然-化学工程》北京时间6月2日夜间发表一篇(yīpiān)生物医学工程论文称,研究人员利用人工智能(réngōngzhìnéng)(AI)技术开发出一种装有磁性墨水的(de)笔,可用于辅助检测帕金森病的早期症状。
该人工智能笔通过神经网络(shénjīngwǎngluò)辅助数据分析(shùjùfēnxī),能识别帕金森病患者与健康人群手写特征的差异,有望实现更早诊断。
国际最新研发出一款可识别帕金森病的人工智能诊断笔(图片来自陈俊)。施普林(shīpǔlín)格(gé)·自然 供图
据论文介绍,帕金森病(pàjīnsēnbìng)估计影响(yǐngxiǎng)全球近(jìn)1000万人,是仅次于阿尔茨海默病的第二常见神经退行性疾病。帕金森病也是全球增长最快(zuìkuài)的神经退行性疾病,且在低收入(shōurù)和中等收入国家,普遍认为诊断数量被低估,部分原因在于这些国家缺乏经过培训的医疗专业人员来诊断该疾病。
由于该疾病(jíbìng)的症状包括震颤,诊断通常(tōngcháng)基于观察患者的运动技能。然而,这种方法缺乏客观标准,且通常依赖于临床医生的主观判断。
在本项研究中(zhōng)(zhōng),论文通讯(tōngxùn)作者、美国加州大学洛杉矶分校陈俊与同事合作,开发出一种通过分析使用含有磁性墨水的(de)(de)定制笔书写的样本,来诊断(zhěnduàn)帕金森病的方法。通过将磁性墨水在一个表面和空气中的书写运动转化为电信号,他们利用神经网络(一种人工智能方法,通过互联节点网络学习并区分复杂模式)证明,该人工智能笔可在16名患者(huànzhě)的小规模队列中,以超过95%的准确率区分帕金森病患者与非患者的书写特征。
论文作者认为,这种人工智能诊断笔可能代表一种低成本、准确且易于大规模分发的技术,有望改善帕金森病在(zài)大规模人群和资源匮乏地区的诊断。他们(tāmen)指出,未来工作(gōngzuò)应扩大该工具的患者样本量,并探索其在追踪帕金森病进展阶段(jiēduàn)上的潜力。(完)
中新网北京6月3日电(rìdiàn) (记者 孙自法)施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然-化学工程》北京时间6月2日夜间发表一篇(yīpiān)生物医学工程论文称,研究人员利用人工智能(réngōngzhìnéng)(AI)技术开发出一种装有磁性墨水的(de)笔,可用于辅助检测帕金森病的早期症状。
该人工智能笔通过神经网络(shénjīngwǎngluò)辅助数据分析(shùjùfēnxī),能识别帕金森病患者与健康人群手写特征的差异,有望实现更早诊断。
国际最新研发出一款可识别帕金森病的人工智能诊断笔(图片来自陈俊)。施普林(shīpǔlín)格(gé)·自然 供图
据论文介绍,帕金森病(pàjīnsēnbìng)估计影响(yǐngxiǎng)全球近(jìn)1000万人,是仅次于阿尔茨海默病的第二常见神经退行性疾病。帕金森病也是全球增长最快(zuìkuài)的神经退行性疾病,且在低收入(shōurù)和中等收入国家,普遍认为诊断数量被低估,部分原因在于这些国家缺乏经过培训的医疗专业人员来诊断该疾病。
由于该疾病(jíbìng)的症状包括震颤,诊断通常(tōngcháng)基于观察患者的运动技能。然而,这种方法缺乏客观标准,且通常依赖于临床医生的主观判断。
在本项研究中(zhōng)(zhōng),论文通讯(tōngxùn)作者、美国加州大学洛杉矶分校陈俊与同事合作,开发出一种通过分析使用含有磁性墨水的(de)(de)定制笔书写的样本,来诊断(zhěnduàn)帕金森病的方法。通过将磁性墨水在一个表面和空气中的书写运动转化为电信号,他们利用神经网络(一种人工智能方法,通过互联节点网络学习并区分复杂模式)证明,该人工智能笔可在16名患者(huànzhě)的小规模队列中,以超过95%的准确率区分帕金森病患者与非患者的书写特征。
论文作者认为,这种人工智能诊断笔可能代表一种低成本、准确且易于大规模分发的技术,有望改善帕金森病在(zài)大规模人群和资源匮乏地区的诊断。他们(tāmen)指出,未来工作(gōngzuò)应扩大该工具的患者样本量,并探索其在追踪帕金森病进展阶段(jiēduàn)上的潜力。(完)


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