全球機(jī)器學(xué)習(xí)競(jìng)賽推動(dòng)可穿戴技術(shù)治療帕金森病

特拉維夫大學(xué)醫(yī)學(xué)與健康科學(xué)學(xué)院的研究人員邀請(qǐng)了國(guó)際機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員社區(qū)參加一項(xiàng)旨在推進(jìn)他們的研究并協(xié)助神經(jīng)學(xué)家的競(jìng)賽：開(kāi)發(fā)一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)支持可穿戴傳感器，用于連續(xù)、自動(dòng)監(jiān)測(cè)和量化帕金森病患者的步態(tài)凍結(jié) (FOG) 發(fā)作。近 25,000 個(gè)解決方案被提交，最佳算法被納入這項(xiàng)新技術(shù)。

這項(xiàng)研究由特拉維夫大學(xué)醫(yī)學(xué)與健康科學(xué)學(xué)院物理治療系、薩戈?duì)柹窠?jīng)科學(xué)學(xué)院和特拉維夫醫(yī)學(xué)中心運(yùn)動(dòng)、認(rèn)知和移動(dòng)研究中心的 Jeff Hausdorff 教授以及特拉維夫醫(yī)學(xué)中心的 Amit Salomon 和 Eran Gazit 領(lǐng)導(dǎo)。其他研究人員包括來(lái)自比利時(shí)、法國(guó)和哈佛大學(xué)的研究人員。

該論文發(fā)表在《自然通訊》上上，并被刊登在該期刊的“編輯精選”中。

步態(tài)、衰老和帕金森病領(lǐng)域的專家 Hausdorff 教授解釋說(shuō)：“FOG 是一種使人衰弱且迄今為止無(wú)法解釋的現(xiàn)象，影響了 38-65% 的帕金森病患者。FOG 發(fā)作可持續(xù)幾秒鐘到一分鐘以上，在此期間，患者的雙腳突然‘粘’在地板上，患者無(wú)法開(kāi)始或繼續(xù)行走。

“FOG 會(huì)嚴(yán)重?fù)p害帕金森病患者的活動(dòng)能力、獨(dú)立性和生活質(zhì)量，給他們帶來(lái)極大的挫敗感，并經(jīng)常導(dǎo)致跌倒和受傷。”

Amit Salomon 補(bǔ)充道：“目前，F(xiàn)OG 的診斷和追蹤通常基于自我報(bào)告問(wèn)卷和視覺(jué)觀察，以及對(duì)運(yùn)動(dòng)中患者的視頻進(jìn)行逐幀分析。

“最后一種方法是目前流行的黃金標(biāo)準(zhǔn)，可靠且準(zhǔn)確，但它有一些嚴(yán)重的缺點(diǎn)：它耗時(shí)，需要至少兩名專家的參與，并且不適合在家庭和日常生活環(huán)境中進(jìn)行長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)。世界各地的研究人員都在嘗試使用可穿戴傳感器來(lái)跟蹤和量化患者的日常功能。然而，到目前為止，成功的試驗(yàn)都依賴于極少數(shù)的受試者。”

在這項(xiàng)研究中，研究人員收集了現(xiàn)有幾項(xiàng)研究的數(shù)據(jù)，涉及 100 多名患者和約 5,000 例 FOG 發(fā)作。所有數(shù)據(jù)都上傳到 Kaggle 平臺(tái)，這是谷歌旗下一家舉辦國(guó)際機(jī)器學(xué)習(xí)競(jìng)賽的公司。

全球機(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)的成員受邀開(kāi)發(fā)可納入可穿戴傳感器的模型，以量化各種 FOG 參數(shù)(例如持續(xù)時(shí)間、頻率和發(fā)作嚴(yán)重程度)。共有來(lái)自 83 個(gè)國(guó)家的 1,379 個(gè)團(tuán)體接受了挑戰(zhàn)，最終提交了總共 24,862 個(gè)解決方案。

最佳模型的結(jié)果與通過(guò)視頻分析方法獲得的結(jié)果非常接近，并且明顯優(yōu)于以前依賴單個(gè)可穿戴傳感器的實(shí)驗(yàn)。此外，這些模型還帶來(lái)了一項(xiàng)新發(fā)現(xiàn)：FOG 頻率與一天中的時(shí)間之間存在有趣的關(guān)系。

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