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最新一项研发成果是应用AI驱动的可穿戴传感器和机器学习算法，精准诊断帕金森病患者，研究人员认为这一智能数字化方法能够替代和简化目前的神经运动障碍的诊断步骤，特别是在基层社区医疗机构。
帕金森病患者的早期症状轻微，目前的临床诊断方法耗时且依赖临床医生的主观判断，容易导致误诊，并且给患者和家属带来负担。
马里兰大学研究人员利用AI-ML算法分析可穿戴运动跟踪传感器的实时数据，结合训练的机器学习算法，实现了临床诊断流程的自动化。
这种方法不仅提高了诊断准确性，还能在疾病早期阶段就做出预测判断，从而为患者争取预防治疗和主动康复机会。
根据目前的临床研究显示，该AI-ML加可穿戴传感器系统识别帕金森病的准确率高达92.6%，远超过目前临床标准诊断方法的81%。
这一方法操作有非常简单，只需要将传感器放置在患者下背部，并进行一次简单的运动任务即可完成诊断。
业界人士评论称这一AI驱动的数字化诊断系统能够精准区分帕金森病与其他运动障碍病症，减少疾病误诊，最终为帕金森病患者带来最大的获益。值得关注。
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