人工智能在診斷上的應(yīng)用前景被醫(yī)療行業(yè)看好，一種被稱為數(shù)據(jù)表型的疾病診斷法就顛覆了傳統(tǒng)定義的精神疾病診斷法。

數(shù)據(jù)表型從人們的語言選擇、人們的睡眠模式到給朋友打電話的頻率，對數(shù)據(jù)進行。通過數(shù)字表型，個體與數(shù)字科學(xué)的結(jié)合影響著從診斷、治療到慢性病管理的疾病整個譜系。

在精神病學(xué)領(lǐng)域引進數(shù)字表型，能夠更密切和持續(xù)地測量患者日常生活中的各種生物特征信息，如情緒、活動、心率和睡眠，并將這些信息與臨床癥狀聯(lián)系起來，從而改善臨床實踐。

而近日，發(fā)表在《Chaos》雜志上的一項新研究表明，跟蹤多發(fā)性硬化癥（MS）患者在智能手機觸摸屏上打字方式的變化，可能是監(jiān)測神經(jīng)系統(tǒng)退化的一種有用方法。

在鍵盤上打字是一項相對復(fù)雜的活動，涉及許多不同的大腦區(qū)域，它們有效地協(xié)同工作。從一種類型的整體速度到單個按鍵之間的微停頓，隨著時間的推移，這些動態(tài)的微小變化可以作為神經(jīng)退行性疾病進展的早期預(yù)警信號。

阿姆斯特丹大學(xué)醫(yī)學(xué)中心的研究人員現(xiàn)在開發(fā)了一款智能手機應(yīng)用程序，可以被動地跟蹤用戶擊鍵動態(tài)隨時間的變化。

這項新的研究招募了少量的MS患者和健康對照者。這個隊列被跟蹤了12個月，以觀察擊鍵動力學(xué)的變化是否與疾病的退行性進展相關(guān)。目前，這項初步研究的結(jié)果已證實了擊鍵動力學(xué)的可量化變化與MS疾病活動的臨床相關(guān)變化相一致。

研究人員表示，如果醫(yī)生能夠使用類似擊鍵的方法對病人進行更持續(xù)的監(jiān)測，他們可以更好地預(yù)測何時需要新的治療。

事實上，對慢性疾病如多發(fā)性硬化癥（MS）的疾病活動進行監(jiān)測是幫助臨床醫(yī)生跟蹤疾病進展和任何治療或干預(yù)措施不可或缺的。而這項研究無疑從數(shù)據(jù)表型的角度給出了全新的無入侵的方式。

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