该人工智能笔通过神经网络辅助数据分析，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)。施普林格·自然 供图
据论文介绍，帕金森病估计影响全球近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的神经退行性疾病，且在低收入和中等收入国家，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使用含有磁性墨水的定制笔书写的样本，来诊断帕金森病的方法。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。
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