【職場科技】美國學院利用 AI 讀取呼吸訊號 預測將來會否患上患柏金遜症
美國麻省理工學院（MIT）近日研發出新技術，經由人工智能（AI）系統分析在夜間睡眠時蒐集的呼吸數據，來診斷及推斷該人會否將來患病。
柏金遜症為腦退化疾病之一，惟初期不容易察覺。柏金遜症的成因是大腦多巴胺有缺失，主要影響運動系統，導致手震、僵硬、行動遲緩等，但這些症狀通常在發病後數年才出現。
為了訓練AI神經網絡，負責研究的MIT團隊必須搜集大量夜間呼吸數據，於是找來757名柏金遜病患者，與約7000名健康人士作對照，分析他們近1.2萬個晚上的呼吸模式。
受測者在晚上睡覺時佩戴電子腰帶，神經網絡會持續讀取呼吸訊號，以診斷柏金遜症。研究團隊更使用另一種檢查方法，就是在牆壁安裝一個類似WiFi路由器的無線裝置，根據受測者身體反彈的無線電波來分析呼吸模式，推測有否患上柏金遜症。
研究團隊發現，若只分析受測者一晚的呼吸數據，診斷柏金遜症的準確率為86%。若連續追蹤12晚，診斷準確率更高達95%。另外，AI系統更具有預測能力，透過對比6年前與測試當日日的睡眠數據，推斷該人會否在將來患病，準確度據稱高達75%。
文字：編輯部
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Created/Updated
2022/09/12