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呼吸數據辨柏金遜症 95%準確

By on August 24, 2022

原文刊於信報財經新聞「StartupBeat創科鬥室」

柏金遜症為腦退化疾病之一，惟初期不容易察覺。麻省理工學院（MIT）發明一種人工智能（AI）系統，受測者在晚上睡覺時佩戴電子腰帶，神經網絡會持續讀取呼吸訊號，以診斷柏金遜症。另一檢查方法，是在牆壁安裝一個類似WiFi路由器的無線裝置，根據受測者身體反彈的無線電波來分析呼吸模式，推測有否患上柏金遜症。

受測者睡覺時可佩戴電子腰帶讀取呼吸訊號（左圖），或透過牆上無線裝置檢測身體反彈的無線電波（右圖）。（MIT網上圖片）

AI預測將來患病機會

柏金遜症的成因是大腦多巴胺有缺失，主要影響運動系統，導致手震、僵硬、行動遲緩等，但這些症狀通常在發病後數年才出現。為了訓練AI神經網絡，負責研究的MIT團隊必須搜集大量夜間呼吸數據，於是找來757名柏金遜病患者，與約7000名健康人士作對照，分析他們近1.2萬個晚上的呼吸模式。

研究發現，若連續追蹤12晚，診斷柏金遜症準確率高達95%。（MIT網上圖片）

研究發現，若只分析受測者一晚的呼吸數據，診斷柏金遜症的準確率為86%。平均而言，若連續追蹤12晚，診斷準確率高達95%。AI系統更具有預測能力，可對比6年前與今日的睡眠數據，推斷該人會否在將來患病，準確度據稱高達75%。論文已發表在學術期刊《自然醫學》。

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