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 (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日夜间发表一篇生物医学工程论文称,研究人员(rényuán)利用人工智能(AI)技术开发出一种装有(zhuāngyǒu)磁性墨水的笔,可(kě)用于辅助检测帕金森病的早期(zǎoqī)症状。
该人工智能笔通过神经网络(shénjīngwǎngluò)辅助数据分析,能识别帕金森病(pàjīnsēnbìng)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(de)人工智能诊断笔(图片来自陈俊)。施普林(shīpǔlín)格·自然 供图
据论文介绍,帕金森病估计影响全球(quánqiú)近1000万人,是(shì)仅次于阿尔茨海默(āěrcíhǎimò)病的第二常见神经退行性(tuìxíngxìng)疾病。帕金森病也是全球增长最快的神经退行性疾病,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。
由于该疾病的症状包括震颤,诊断(zhěnduàn)通常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(zhǔguān)判断。
在本项研究中,论文通讯作者、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(fēnxī)使用含有磁性墨水的定制笔书写(shūxiě)的样本,来诊断帕金森病(pàjīnsēnbìng)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(lìyòng)神经网络(一种人工智能方法,通过互联节点网络学习(xuéxí)并(bìng)区分复杂模式)证明(zhèngmíng),该人工智能笔可在16名患者的小规模队列中,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(zuòzhě)认为,这种人工智能诊断笔可能代表一种(yīzhǒng)低成本、准确且(qiě)易于大规模分发的技术,有望改善帕金森病在大规模人群和资源匮乏地区的诊断。他们指出,未来工作应扩大该工具(gōngjù)的患者样本量,并探索其在追踪帕金森病进展阶段上的潜力。(完)
中新网北京6月3日电 (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日夜间发表一篇生物医学工程论文称,研究人员(rényuán)利用人工智能(AI)技术开发出一种装有(zhuāngyǒu)磁性墨水的笔,可(kě)用于辅助检测帕金森病的早期(zǎoqī)症状。
该人工智能笔通过神经网络(shénjīngwǎngluò)辅助数据分析,能识别帕金森病(pàjīnsēnbìng)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(de)人工智能诊断笔(图片来自陈俊)。施普林(shīpǔlín)格·自然 供图
据论文介绍,帕金森病估计影响全球(quánqiú)近1000万人,是(shì)仅次于阿尔茨海默(āěrcíhǎimò)病的第二常见神经退行性(tuìxíngxìng)疾病。帕金森病也是全球增长最快的神经退行性疾病,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。
由于该疾病的症状包括震颤,诊断(zhěnduàn)通常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(zhǔguān)判断。
在本项研究中,论文通讯作者、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(fēnxī)使用含有磁性墨水的定制笔书写(shūxiě)的样本,来诊断帕金森病(pàjīnsēnbìng)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(lìyòng)神经网络(一种人工智能方法,通过互联节点网络学习(xuéxí)并(bìng)区分复杂模式)证明(zhèngmíng),该人工智能笔可在16名患者的小规模队列中,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(zuòzhě)认为,这种人工智能诊断笔可能代表一种(yīzhǒng)低成本、准确且(qiě)易于大规模分发的技术,有望改善帕金森病在大规模人群和资源匮乏地区的诊断。他们指出,未来工作应扩大该工具(gōngjù)的患者样本量,并探索其在追踪帕金森病进展阶段上的潜力。(完)


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