韦尔佐拉·哈珀
截至目前，尚无可靠的生物标记物可用于识别帕金森病 (PD) 或监测其发展。在此，我们利用夜间呼吸信号创建了一个人工智能 (AI) 模型来识别 PD 并跟踪其发展。该模型使用来自美国众多医院的数据以及包含 7,671 人的大量公共数据集进行评估。在保留和外部测试集上，AI 模型可以识别曲线下面积分别为 0.90 和 0.85 的 PD。用于测量 PD 严重程度和进展的运动障碍协会统一帕金森病评分量表也可以供 AI 模型使用。AI 模型采用注意力层，可以解释其睡眠和脑电图预测。此外，该模型可以通过人体睡眠时反射的无线电波检测呼吸，从而在家庭环境中非接触式诊断 PD。我们的研究提供了初步证据，表明我们的 AI 模型可能有助于临床诊断前的风险评估，并展示了客观、非侵入性、在家评估 PD 的可行性。