科技日報記者 張夢然

發(fā)表在最新一期《自然·化學工程》的一項研究指出，一種裝有磁性墨水的人工智能（AI）筆可準確“看字斷病”，用于輔助檢測帕金森病的早期癥狀。該設備通過神經(jīng)網(wǎng)絡輔助數(shù)據(jù)分析，能識別帕金森病患者與健康人群書寫特征的差異，有望實現(xiàn)更早診斷。

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(jīng)退行性疾病。帕金森病也是全球增長最快的神經(jīng)退行性疾病，尤其是在低收入和中等收入國家。目前普遍認為，帕金森病診斷數(shù)量被嚴重低估，部分原因在于這些國家缺乏經(jīng)過培訓的醫(yī)療專業(yè)人員來診斷該疾病。而且，該病早期癥狀隱匿，容易與其他運動障礙疾病混淆，因此準確診斷對于及時干預和改善患者生活質量至關重要。

因該病有震顫等癥狀，醫(yī)生診斷通?；谟^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(yī)生的主觀判斷。

美國加州大學洛杉磯分校陳俊及其同事開發(fā)了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。他們將書寫運動轉化為電信號，利用神經(jīng)網(wǎng)絡（一種AI方法，通過互聯(lián)節(jié)點網(wǎng)絡學習并區(qū)分復雜模式）分析證明，該筆可在16名患者的小規(guī)模隊列中，以超過95%的準確率區(qū)分帕金森病患者與健康人的書寫特征。

這種診斷筆的問世，代表一種低成本、準確且易于大規(guī)模分發(fā)的技術，有望改善帕金森病在大規(guī)模人群和資源匱乏地區(qū)的診斷。研究人員指出，未來工作是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。

總編輯圈點

近年來，人工智能正在越來越深入地滲透到細分垂直領域中。在交通領域，人工智能可實時分析交通流量數(shù)據(jù)，動態(tài)調整信號燈時長，有效緩解交通擁堵；在能源領域，人工智能可分析電力設備發(fā)出的聲紋數(shù)據(jù)，判斷設備故障情況。同本文中的研究一樣，這些應用案例充分說明，脫離應用場景的人工智能猶如無本之木、空中樓閣。只有將人工智能技術精準地嵌入到不同場景中，針對特定需求進行優(yōu)化和適配，才能將先進的技術優(yōu)勢轉化為實實在在的生產(chǎn)力。