原标题：IBM联合辉瑞开发AI算法，可远程诊断帕金森病严重水平

今后，只要佩戴可穿着式装备，老年人就能足不出户检测自己是否患有帕金森病，并能清晰知道自己的严重水平。

近日，IBM与辉瑞公司（Pfizer）等机构互助开发了一种新算法，可以利用AI远程分析人体运动数据，从而判断其患帕金森病的严重水平。相干研究结果已发表在自然（Nature）出书集团旗下刊物《科学陈诉》（Scientific Reports）上。

帕金森病是一种常见的神经体系变性疾病，主要症状为震颤、肢体僵硬、运动迟和缓步态停滞等。目前没有检验要领能有用确认一小我私人是否患有帕金森病。用于评估帕金森病严重水平的是世界运动停滞学会帕金森病综合评量表（MDS-UPDRS）。

在评估历程中，医生会要求患者做出走路、小扣手指和踩脚等行动，并用0-4的等级判断患者行动的幅度、频率和质量，终极评估其患病的严重水平。然而这种评估方式的主观性较强，评估的准确性很洪流平上取决于医生的经验，而且还会产生“白大褂效应”（患者因看到医生血压升高，导致医生诊断禁绝确）。

通过可穿着装备记载的患者走路时的手臂弯曲和转换的“节点”序列

借助AI算法，整套体系可以评估患者姿势不稳和步态停滞（PIGD）的情况，也可以借助MDS-UPDRS量表估算患者帕金森病的总体严重水平。

差别患者的“节点”序列（上），模子预计的姿势不稳和步态停滞（PIGD）（左下），模子预计的帕金森病严重水平（右下）

据先容，该研究是IBM与辉瑞公司互助的蓝天计划（BlueSky）项目的一部门。项目于2016年启动，目的在于能开发出一种体系，以改善举行帕金森病药物临床试验的方式。要实现BlueSky项目的目标，基本条件是对临床试验举行数字化处置惩罚。为此，起首需要在一样平常生活中连续不停地网络帕金森病患者的运动数据，其次开发AI算法对这些数据举行分析研究，末了对患者的运动功效举行实时评估。

在新冠疫情的配景下，这项技能还可以减少中老年人出门的次数，降低其感染新冠病毒的风险。 “如何扩大远程医疗服务范围以帮助易受新冠病毒感染的患者留在家中越来越受到存眷，而我们的研究表明神经病学家可以或许远程、准确地评估帕金森病患者。” 论文作者之一、IBM研究职员Vittorio Caggiano称。