发表在最新一期《自然·化学工程》的看字断病一项研究指出，一种装有磁性墨水的识别森患人工智能（AI）笔可准确“看字断病”，可用于辅助检测帕金森病的帕金早期症状。该设备通过神经网络辅助数据分析，看字断病能识别帕金森病患者与健康人群书写特征的识别森患差异，有望实现更早诊断。帕金

帕金森病估计影响全球近1000万人，看字断病是识别森患仅次于阿尔茨海默病的第二常见神经退行性疾病。帕金森病也是帕金全球增长最快的神经退行性疾病，尤其是看字断病在低收入和中等收入国家。目前普遍认为，识别森患帕金森病诊断数量被严重低估，帕金部分原因在于这些国家缺乏经过培训的看字断病医疗专业人员来诊断该疾病。而且，识别森患该病早期症状隐匿，帕金容易与其他运动障碍疾病混淆，因此准确诊断对于及时干预和改善患者生活质量至关重要。

因该病有震颤等症状，医生诊断通常基于观察患者的运动技能。然而，这种方法缺乏客观标准，且通常依赖于临床医生的主观判断。

美国加州大学洛杉矶分校陈俊团队开发了一种通过分析使用含有磁性墨水的定制笔书写的样本，来诊断帕金森病的方法。他们将书写运动转化为电信号，利用神经网络（一种AI方法，通过互联节点网络学习并区分复杂模式）分析证明，该笔可在16名患者的小规模队列中，以超过95%的准确率区分帕金森病患者与健康人的书写特征。

这种诊断笔的问世，代表一种低成本、准确且易于大规模分发的技术，有望改善帕金森病在大规模人群和资源匮乏地区的诊断。研究人员指出，未来工作是扩大该工具的患者样本量，并探索其在追踪帕金森病进展阶段上的潜力。

【总编辑圈点】

近年来，人工智能正在越来越深入地渗透到细分垂直领域中。在交通领域，人工智能可实时分析交通流量数据，动态调整信号灯时长，有效缓解交通拥堵；在能源领域，人工智能可分析电力设备发出的声纹数据，判断设备故障情况。同本文研究一样，这些应用案例充分说明，脱离应用场景的人工智能犹如无本之木、空中楼阁。只有将人工智能技术精准地嵌入到不同场景中，针对特定需求进行优化和适配，才能将先进的技术优势转化为实实在在的生产力。

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