該人工智能筆通過神經網絡輔助數據分析，能識別帕金森病患者與健康人群手寫特征的差異，有望實現更早診斷。
國際最新研發出一款可識別帕金森病的人工智能診斷筆(圖片來自陳俊)。施普林格·自然 供圖
據論文介紹，帕金森病估計影響全球近1000萬人，是僅次于阿爾茨海默病的第二常見神經退行性疾病。帕金森病也是全球增長最快的神經退行性疾病，且在低收入和中等收入國家，普遍認為診斷數量被低估，部分原因在于這些國家缺乏經過培訓的醫療專業人員來診斷該疾病。
由于該疾病的癥狀包括震顫，診斷通常基于觀察患者的運動技能。然而，這種方法缺乏客觀標準，且通常依賴于臨床醫生的主觀判斷。
在本項研究中，論文通訊作者、美國加州大學洛杉磯分校陳俊與同事合作，開發出一種通過分析使用含有磁性墨水的定制筆書寫的樣本，來診斷帕金森病的方法。通過將磁性墨水在一個表面和空氣中的書寫運動轉化為電信號，他們利用神經網絡(一種人工智能方法，通過互聯節點網絡學習并區分復雜模式)證明，該人工智能筆可在16名患者的小規模隊列中，以超過95%的準確率區分帕金森病患者與非患者的書寫特征。
論文作者認為，這種人工智能診斷筆可能代表一種低成本、準確且易于大規模分發的技術，有望改善帕金森病在大規模人群和資源匱乏地區的診斷。他們指出，未來工作應擴大該工具的患者樣本量，并探索其在追蹤帕金森病進展階段上的潛力。
