藉助智慧手機 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症嚴重程度的手機 app 。
據悉，這款 app 有面向 Android 和 iOS 平臺的兩個版本，其評分有助於醫生追蹤帕金森氏症的嚴重程度。為了確定治療方法，醫生很需要這類資訊，但測量手段並不屬於一門精確的學科。
有鑑於此，Srihari Mohan（上圖左）和 Andong Zahn（上圖右）開發出了一款基於機器學習的智慧機 app，且當前正在招募志願者（PVI 傳送門）。
通常情況下，患者需要一年多次前往診所，接受專家們對於震顫和行走困難等症狀的評估。
遺憾的是，評估的水平因人而異，且患者在就診當天的症狀可能非常輕微或特別嚴重。
即便醫生有時會讓患者記錄他們的症狀，但患者在評估這在症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、羅切斯特大學醫學中心、以及英格蘭阿斯頓大學的科學家們，特地創造了一款旨在客觀完成這項評估工作的應用程式。
這款應用叫做 HopkinsPD，它能夠藉助智慧手機的麥克風、觸屏、加速度計來評估患者的症狀 —— 透過讓患者執行語音感應、手指輕拍、步態測量、平衡和反應時間等任務的方式。
患者隨時可以開啟這款 app 對自己進行測試，並在完成後獲得帕金森氏症嚴重程度的評分，然後向醫生們分享這些資料。應用下載地址：
● Android（PVI 網站）
● iOS（mPower）
有關這項研究的詳情，已經發表在近日出版的美國醫學協會《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》
藉助智慧手機 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症嚴重程度的手機 app 。
據悉，這款 app 有面向 Android 和 iOS 平臺的兩個版本，其評分有助於醫生追蹤帕金森氏症的嚴重程度。為了確定治療方法，醫生很需要這類資訊，但測量手段並不屬於一門精確的學科。
有鑑於此，Srihari Mohan（上圖左）和 Andong Zahn（上圖右）開發出了一款基於機器學習的智慧機 app，且當前正在招募志願者（PVI 傳送門）。
通常情況下，患者需要一年多次前往診所，接受專家們對於震顫和行走困難等症狀的評估。
遺憾的是，評估的水平因人而異，且患者在就診當天的症狀可能非常輕微或特別嚴重。
即便醫生有時會讓患者記錄他們的症狀，但患者在評估這在症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、羅切斯特大學醫學中心、以及英格蘭阿斯頓大學的科學家們，特地創造了一款旨在客觀完成這項評估工作的應用程式。
這款應用叫做 HopkinsPD，它能夠藉助智慧手機的麥克風、觸屏、加速度計來評估患者的症狀 —— 透過讓患者執行語音感應、手指輕拍、步態測量、平衡和反應時間等任務的方式。
患者隨時可以開啟這款 app 對自己進行測試，並在完成後獲得帕金森氏症嚴重程度的評分，然後向醫生們分享這些資料。應用下載地址：
● Android（PVI 網站）
● iOS（mPower）
有關這項研究的詳情，已經發表在近日出版的美國醫學協會《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》