借助智能手機APP和機器學習技術，約翰霍普金斯大學計算機科學系學生 Srihari Mohan 和 Andong Zahn，推出了一款能夠客觀評估帕金森氏癥嚴重程度的手機APP。據悉，這款APP有面向 Android 和 iOS 平臺的兩個版本，其評分有助于醫(yī)生追蹤帕金森氏癥的嚴重程度。為了確定治療方法，醫(yī)生很需要這類信息，但測量手段并不屬于一門精確的學科。

有鑒于此，Srihari Mohan(上圖左)和 Andong Zahn(上圖右)開發(fā)出了一款基于機器學習的智能機APP，且當前正在招募志愿者。

通常情況下，患者需要一年多次前往診所，接受專家們對于震顫和行走困難等癥狀的評估。

遺憾的是，評估的水平因人而異，且患者在就診當天的癥狀可能非常輕微或特別嚴重。

即便醫(yī)生有時會讓患者記錄他們的癥狀，但患者在評估這在癥狀的嚴重程度時仍可能不太準確或一致。

為此，約翰霍普金斯、羅切斯特大學醫(yī)學中心、以及英格蘭阿斯頓大學的科學家們，特地創(chuàng)造了一款旨在客觀完成這項評估工作的應用程序。

這款應用叫做 HopkinsPD，它能夠借助智能手機的麥克風、觸屏、加速度計來評估患者的癥狀——通過讓患者執(zhí)行語音感應、手指輕拍、步態(tài)測量、平衡和反應時間等任務的方式。

患者隨時可以打開這款APP對自己進行測試，并在完成后獲得帕金森氏癥嚴重程度的評分，然后向醫(yī)生們分享這些數據。

有關這項研究的詳情，已經發(fā)表在近日出版的美國醫(yī)學協(xié)會《神經病學》(JAMA Neurology)期刊上，原標題為：《Using Smartphones and Machine Learning to Quantify Parkinson Disease Severity - The Mobile Parkinson Disease Score》。