人工智能驱动的软件在诊断帕金森病方面的准确性为96%。
现有研究表明，在评估的前五年里，帕金森病诊断的准确性徘徊在55%到78%之间。这部分是因为帕金森的兄弟运动障碍具有相似性，有时使得最初的确诊变得困难。
尽管帕金森病是一种公认的疾病，但这一术语可以指代多种不同的状况，从最常见的特发性帕金森病到其他运动障碍，如多系统萎缩帕金森变异型和进行性核上性麻痹。每种病症都具有运动和非运动特征，例如步态变化——但具有不同的病理和预后。
大约四分之一的患者，甚至一半的患者，被误诊。
现在，佛罗里达大学及UF健康诺曼·菲克斯神经疾病研究所的研究人员开发了一种新型软件，帮助临床医生进行帕金森病及相关疾病的鉴别诊断，从而减少诊断时间并提高准确率，超过96%。该研究最近发表在《JAMA神经病学》杂志，并得到美国国立卫生研究院的资助。
“在许多情况下，MRI制造商由于市场竞争并不相互沟通，”佛罗里达大学应用生理学与运动学系主任、教授大卫·瓦朗库特（David Vaillancourt）博士说。“他们都有自己的软件和自己的序列。我们在这里开发了一种能跨越所有这些软件的新型软件。”
瓦朗库特表示，尽管没有任何工具可以替代人类诊断的元素，但即使是那些专注于运动障碍诊断的最经验丰富的医生，也可以从这一工具中受益，以提高不同障碍之间的诊断效率。
该软件名为帕金森症自动成像鉴别（Automated Imaging Differentiation for Parkinsonism，AIDP），是一款自动化的MRI处理和机器学习软件，具有非侵入性生物标志物技术。通过使用扩散加权MRI，即测量水分子在大脑中扩散的方式，团队可以识别神经退行性变发生的位置。然后，经过严格与现场诊所诊断测试的机器学习算法分析脑部扫描结果，并向临床医生提供结果，指示可能的不同类型的帕金森病。
该研究在21个地点进行，其中19个在美国，两个在加拿大。
“这是技术与人工智能之间的创新证明可以提高诊断精度的一个例子，让我们有机会进一步改善帕金森病患者的治疗，”帕金森基金会医疗顾问、佛罗里达大学健康中心诺曼·菲克斯神经疾病研究所所长迈克尔·奥坤（Michael Okun）博士说。“我们期待看到这一创新如何进一步影响帕金森社群，并推进我们共同的目标，以实现所有人的更好结果。”
团队的下一步是获得美国食品药品监督管理局的批准。
“这一努力真正凸显了跨学科合作的重要性，”佛罗里达大学数字世界研究所教授安吉洛斯·巴尔姆普蒂斯（Angelos Barmpoutis）博士说。“多亏了医学专业知识、科学专业知识和技术专业知识的结合，我们能够实现一个将改变无数人生活的目标。”
瓦朗库特和巴尔姆普蒂斯部分拥有一家名为Neuropacs的公司，旨在推进这一软件，提高患者护理和可能使用临床试验的效果。
