2025年4月11日是第29个世界帕金森病日，帕金森病（PD）是一种常见的神经功能障碍疾病，主要影响运动系统，其病理特征由于大脑中产生多巴胺的神经元逐渐退化、死亡，导致多巴胺分泌不足，从而引发一系列运动和非运动症状的疾病。据不完全统计，目前我国帕金森病患者居世界第一，已成为继肿瘤、心脑血管疾病之后危害我国中老年人健康的“第三大杀手”,《中国帕金森病治疗指南第四版》指出，到2030年我国帕金森病患者数将达500万。

2025年世界帕金森病日的宣传主题

“人工智能助力帕金森病管理”

帕金森病（Parkinson's Disease, PD）是第二种最常见的神经退行性疾病，以指数增长的速度在全球范围内影响男性和女性，目前尚无治愈方法。帕金森病表现为步态异常、面部表情减退、构音障碍等临床症状，严重影响患者生活质量。当多巴胺能神经元开始死亡时，疾病进展开始。在PD中，神经递质多巴胺的缺失负责全身神经细胞的整体通讯。帕金森病的临床症状是运动缓慢、不自主的肌肉收缩、言语和书写改变、自主运动减弱和身体的慢性震颤。帕金森病有家族性和偶发性两种形式，可改变和不可改变的风险因素和社会经济条件会导致帕金森病。

帕金森病的早期诊断和预后导致有效和个性化的治疗，降低护理成本和更好的生活质量。传统诊断方法依赖主观量表评估，存在局限性，而人工智能（AI）技术通过多模态数据分析为帕金森病的早期诊断、病情监测和治疗提供了新途径。近几年，人工智能，特别是机器学习，已经在计算机辅助诊断、监测和管理帕金森型神经退行性运动障碍中得到大量应用。由于不同神经退行性疾病在早期阶段的高度个体间变异性和临床表现的相似性，这些任务并不简单。

在过去的几十年中，已经开发了早期可检测的诊断和治疗。然而，我们仍然没有精确的早期可检测的生物标志物和预防和/或延缓疾病进程的治疗剂/药物。最近，与过去的治疗和诊断过程相比，人工智能(AI)科学和机器学习工具一直有望以更高的准确率识别早期可检测标记。人工智能是指由机器或软件展示的智能，不同于在人类中观察到的智能，它是基于某种形式的神经网络，可用于诊断疾病的寿命和疾病严重程度。机器学习或神经网络这一术语是一个笼统的术语，用于标识一种新兴技术，这种技术是以“人脑”的方式工作的，使用许多相互缠绕的神经元来实现与大脑相同水平的原始智能。这些过程已被用于帕金森病和阿尔茨海默病等神经退行性疾病，以评估患者病情的严重程度。

2022年8月22日，发表在《Nature Medicine》上的一项新研究中，来自麻省理工学院的研究团队开发了一个人工智能模型，仅通过读取一个人的呼吸特征就可以检测出帕金森病。该研究表明人工智能可以提供传统手段上无法获得的临床见解。

通过夜间呼吸信号进行帕金森病诊断和疾病严重程度预测的人工智能模型：该系统从受试者佩戴的呼吸带中提取夜间呼吸信号，或者从他们睡觉时身体反射的无线电信号中提取夜间呼吸信号。它使用神经网络处理呼吸信号，以推断此人是否患有帕金森病，如果患有，则根据MDS-UPDRS评估其帕金森病的严重程度（doi: 10.1038/s41591-022-01932-x. ）

AI通过分析患者的语音、手写、步态等数据，捕捉细微运动异常（如静止性震颤、步态冻结），在症状不明显阶段实现早期预警。目前AI在帕金森病诊疗中的应用：

1. 步态障碍分析

AI结合传感器技术（如加速度计、陀螺仪）可实时监测步态参数（步长、步频、不对称性），并通过机器学习算法（支持向量机、神经网络）进行分类识别。此类系统不仅能辅助诊断，还可通过智能辅具为患者提供实时反馈。

2. 面部表情识别

帕金森病患者常伴有面部表情减退。研究基于改进的ResNet50网络，结合迁移学习与多尺度卷积算法，构建面部表情数据集（含Oulu-CASIA数据），实现了72.33%的分类准确率，为客观诊断提供了新方法。

3. 构音障碍分析

AI通过语音信号处理和特征提取技术（如语音质量、语速、发音清晰度）识别构音障碍，并利用分类算法（如随机森林、SVM）实现早期诊断与康复效果评估。远程监测技术进一步推动了家庭康复管理的普及。

4. 影像学诊断

PET/MR技术可同步获取脑部功能与结构数据，结合AI模型（如深度学习）分析黑质多巴胺能神经元病变特征，显著提升了早期诊断的敏感性与特异性。AI快速处理MRI、PET、EEG等影像数据，识别黑质致密部萎缩、α-突触核蛋白异常沉积等标志物，辅助鉴别诊断。

5. 疾病亚型预测与机制研究

通过患者源干细胞模型生成帕金森病亚型（如α-突触核蛋白毒性、线粒体功能障碍），AI模型（如卷积神经网络）可对亚型进行分类，准确率达95%，为个性化治疗奠定基础。AI整合患者基因型、药物代谢数据和运动症状视频，动态推荐最优药物组合（如左旋多巴与多巴胺激动剂比例），减少剂末现象和异动症风险。

6. 远程管理与康复

可穿戴设备结合AI算法可实时监测运动症状（如震颤、步态冻结），并通过虚拟现实技术提供个性化康复训练方案。远程医疗平台则提高了医患互动频率，优化了治疗调整的及时性。AI设计个性化康复程序，例如模拟超市购物场景训练步态协调性，实时反馈运动姿态并调整难度。可穿戴设备（如智能鞋垫）监测日常步态，AI预测跌倒风险并发出警报。

综上所述，人工智能（AI）在帕金森病管理中的应用正在快速发展，为早期诊断、病情监测、个性化治疗以及药物研发等领域提供了创新解决方案。AI正逐步成为帕金森病管理的“智能助手”，从精准诊断到动态监测，再到个性化干预，显著提升了患者生活质量并减轻医疗负担。未来，随着多模态数据整合和AI算法的迭代，PD管理将迈向更主动、预防性的模式。人工智能的进步可以通过解决神经科学研究中尚未解决的重要挑战，从而开发出新的生物标志物以支持医学发展。

参考文献

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