将他们的研究结果与基于遗传学

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为了实现这一壮举研究人员训练了机器学习模型来区分帕金森病患者和普通人群。血液化学生活方式或已知前驱症状如便秘或嗅觉丧失的模型进行比较根据智能手表的加速度数据进行训练的模型在诊断帕金森病方面表现出卓越的性能。该研究的主要作者凯瑟琳皮尔博士告诉英国广播公司新闻它似乎是准确的并将帕金森病与其他可能损害运动的疾病例如年老或虚弱区分开来。

她说使用英国生物银行这样的数据集的好处是我们将我们的模型与许多不同的疾病进行了比较包括其他类型的神经退行性疾病骨关节炎患者和其他运动障碍等。然而是否应该在症状出现前几年告知人们自己患有帕金森病始终是个 菲律宾电话号码表 人和个人的选择。通过利用智能手表收集的大量数据个人可以深入了解自己的健康状况并有可能更快地寻求适当的医疗护理。博士是鹿特丹伊拉斯姆斯大学医学院神经病学系的神经科医生致力于对。




帕金森病的发病和进展进行广泛的研究。年该大学的一组研究人员发起了一项综合研究旨在监测荷兰奥莫德社区所有岁以上居民的健康状况。在这项研究中博士特别关注了最终被诊断患有帕金森病的一百个人。根据博士的研究已经确定帕金森病的病理表现要经过二十多年才能做出临床诊断。在大多数情况下在正式诊断之前大约十年最初的症状就会变得明显。达维什博士与格兰达斯表达了同样的担忧即帕金森病往往在晚。