帕金森氏病(PD)是一种慢性进行性神经系统疾病，在全球范围内影响着约600万人，预计到2040年将增加一倍。PD导致运动功能丧失，包括震颤，速度降低和步态/平衡障碍，导致跌倒以及非运动症状，例如认知障碍，睡眠和言语障碍。
PD患者中最普遍的并发症之一是药物开和关的运动波动，在三到五年内诊断出的患者中有50%在10年内诊断出了80%。这些运动波动的发作是控制疾病的关键点，因为它需要进行不断的治疗调整，例如改变药物的频率和剂量或改变深部脑刺激的参数。
目前，PD运动波动可通过简短的临床检查或适当的病史记录以及患者自我报告来解决，这需要广泛的患者教育。即使这样，自我报告仍然可能不可靠，临床检查可能不切实际，尤其是在农村地区。患者通常需要与神经科医生进行频繁的随访。
佛罗里达大西洋大学工程与计算机科学学院的研究人员已经开发出一种创新的方法，可以自动可靠地检测和监视PD患者的药物开和关状态。他们将基于算法和基于传感器的系统相结合，使用两个可穿戴运动传感器放置在患者受影响最大的手腕和脚踝上，以检测PD患者的ON和OFF状态模式。
在这项发表在《医学工程与物理学》杂志上的研究中，这些传感器收集了运动信号，而患者在药物的开和关阶段进行了七种日常活动，例如走路或穿衣服。使用来自四个活动的大约15%的数据对算法进行了训练，并对其余数据进行了测试。来自两个传感器的数据提供了客观的指标，而不是患者的日记或自我报告。
研究结果表明，该算法能够以平均90.5%的准确度，94.2%的敏感性和85.4%的特异性检测受试者日常活动期间对药物的反应。
Behnaz Ghoraani博士说：“我们的方法是新颖的，因为它是针对每位患者量身定制的，而不是一种千篇一律的方法，并且可以随着患者执行不同的日常活动而不断检测和报告药物的开和关状态。”博士，高级作者，FAU计算机与电气工程与计算机科学系的助理教授，FAU传感与嵌入式网络系统研究所(I-SENSE)和FAU脑研究所(I-BRAIN)的研究员，两个该大学的四个研究支柱。“一旦对算法进行了训练，就可以轻松地用作被动系统来监视药物波动，而无需依赖患者或医生的参与。”
Ghoraani和他的合著者Murtadha D. Hssayeni的目标是FAU的学生，罗切斯特大学医学中心的医学博士，医学博士Michelle A. Burack和贝勒医学院的医学博士Joohi Jimenez-Shahed，将开发一个可以使用在病人的首次临床就诊。患者将从自动且易于使用的系统中受益，该系统可用于连续不断地检测其对药物的反应。
Stella Batalama博士说：“迫切需要一种基于技术的系统，以提供有关帕金森氏病患者不同药物治疗阶段持续时间的可靠和客观的信息，治疗医师可以使用该信息成功地调整治疗方法。” D.，FAU工程与计算机科学学院院长。“ Ghoraani教授和她的合作者在这一领域所做的研究可以大大改善成千上万患有这种使人衰弱的神经退行性疾病的患者的护理质量和生活质量。”
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