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你的小秘密都被手机看穿啦！
作者｜鲸鱼
来源｜医学界神经病学频道
本文提要
●帕金森：不止抖抖抖而已…
●玩手机：看穿你的小动作！
●下一步：优势、不足与应用
1帕金森：不止抖抖抖而已…帕金森病（Parkinson’sDisease,PD），又称震颤麻痹（paralysisagitans），也就是人们印象中的那个抖、抖、抖……抖不停的疾病。这一疾病最早由英国医生詹姆士·帕金森首次报道并系统描述。与欧美国家一样，我国帕金森病的发病率同样随着年龄增加而逐渐升高，65岁以上的老年人群中，大约每人中就有17位患有帕金森
病[1,2]。
Fig1.1典型的帕金森患者[3]
帕金森病的主要特征为静止性震颤、运动迟缓、肌强直和姿势平衡障碍，特征性的症状都有自己独特的名称，如“搓丸样”动作、“铅管样强直”、“齿轮样强直”、“面具脸”、“小字征”、“慌张步态”等，同时也可伴随一些感觉、睡眠等障碍。虽然帕金森病有很多主观症状，但诊断帕金森病的客观指标却不多，血、脑脊液常规检查均无异常，CT、MRI也无特征性改变——虽然有相对客观的标准量表[4]能够辅助诊断，但帕金森病的诊断还是需要在医疗机构内进行，与医生的主观判断还是分不开。
Fig1.2中国帕金森病诊断流程[1]
帕金森病的主要特征是一些运动症状，比如典型的“手抖”。而随着电子产品的普及，人们不可避免地需要用手去操作。这就给帕金森病的诊断和监测带了新的契机——用手机来捕捉这些运动症状[5-7]。
■说干就干！近日，在JAMANeuro上就在线发表了一项研究[8]，这项研究利用机器学习（machinelearning）、借助智能手机（smartphone）对帕金森病的严重程度进行测定。
Fig1.3近日在线发表在JAMANeuro主页的研究
智能手机测定的帕金森病严重程度评分（mobileParkinsondiseasescore,mPDS）能够客观地监测患者的运动症状，而不再依赖于医生的主观判断，并且在医疗机构内外均能灵活使用，可以为医生和患者提供一件能够经常、客观监测帕金森病严重程度，在真实世界使用的工具。
2玩手机：看穿你的小动作！这项来自美国约翰·霍普金斯大学（JohnsHopkinsUniversity）的研究共纳入了名参与者，平均年龄58.7±8.6岁，其中43.4%为女性，在智能手机上共产生了个活动测量数据。这些参与者均被要求下载一个名为HopkinsPD的手机应用程序，随后这一应用程序便会测量这些参与者的五种活动，包括声音、手指点击、步态、平衡能力和反应时间——你的每一个“小动作”都会被手机记录在案！
Fig2.1研究中使用的HopkinsPD[8,SupplementaryOnlineContent]
其中有名患有帕金森病的参与者首先试用了这一应用程序，至少在接受左旋多巴治疗前后分别完成一次测量，并以他们的数据为基准开发了mPDS评分系统。然后，研究人员也招募了患有帕金森病的临床队列23人以及未患帕金森病的17人队列参与研究。在研究开始时以及进行至3个月、6个月时，与先前的人一同进行了mPDS的监测以及多项帕金森相关的测试[9-11]，包括世界运动障碍学会统一帕金森病评定量表（MovementDisorderSocietyUnifiedParkinsonDisease’sRatingScale,MDS-UPDRS）、HoehnandYahr分期以及TimedUpandGo测试。
值得一提的是，这些数据并不是简单地加和计算出评分，而是通过疾病严重程度评分学习（diseaseseverityscorelearning,DSSL）的方法提取疾病相关的特征并产生了mPDS[12,13]。通过这一方法，应用程序能够比医生更为客观、细致地评估患者的动作，分析每个数据的特征，细致到评估步态的步幅长度，推导出与帕金森病严重程度相关的独立指标，并以此为依据做出更为精确的评价。
Fig2.2研究参与者的基线情况[8]
mPDS的评分范围为0-分，分数越高，则提示病情越严重。研究人员从五种活动中提取出了个独特的特征，其中共有15个活动特征对mPDS有显著的贡献。五种活动对于mPDS评分的贡献权重分别为步态（33.4%）、平衡能力（23.2%）、手指点击（23.0%）、声音（17.0%）和反应时间（2.4%）。
为了评价mPDS在实际应用中的价值，研究人员