特拉維夫大學(xué)醫(yī)學(xué)與健康科學(xué)學(xué)院的研究人員邀請了國際機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員社區(qū)參加一項(xiàng)旨在推進(jìn)他們的研究并協(xié)助神經(jīng)學(xué)家的競賽：開發(fā)一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型來支持可穿戴傳感器，用于連續(xù)、自動(dòng)監(jiān)測和量化帕金森病患者的步態(tài)凍結(jié) (FOG) 發(fā)作。近 25,000 個(gè)解決方案被提交，最佳算法被納入這項(xiàng)新技術(shù)。
這項(xiàng)研究由特拉維夫大學(xué)醫(yī)學(xué)與健康科學(xué)學(xué)院物理治療系、薩戈?duì)柹窠?jīng)科學(xué)學(xué)院和特拉維夫醫(yī)學(xué)中心運(yùn)動(dòng)、認(rèn)知和移動(dòng)研究中心的 Jeff Hausdorff 教授以及特拉維夫醫(yī)學(xué)中心的 Amit Salomon 和 Eran Gazit 領(lǐng)導(dǎo)。其他研究人員包括來自比利時(shí)、法國和哈佛大學(xué)的研究人員。
該論文發(fā)表在《自然通訊》上上，并被刊登在該期刊的“編輯精選”中。
步態(tài)、衰老和帕金森病領(lǐng)域的專家 Hausdorff 教授解釋說：“FOG 是一種使人衰弱且迄今為止無法解釋的現(xiàn)象，影響了 38-65% 的帕金森病患者。FOG 發(fā)作可持續(xù)幾秒鐘到一分鐘以上，在此期間，患者的雙腳突然‘粘’在地板上，患者無法開始或繼續(xù)行走。
“FOG 會(huì)嚴(yán)重?fù)p害帕金森病患者的活動(dòng)能力、獨(dú)立性和生活質(zhì)量，給他們帶來極大的挫敗感，并經(jīng)常導(dǎo)致跌倒和受傷。”
Amit Salomon 補(bǔ)充道：“目前，F(xiàn)OG 的診斷和追蹤通?；谧晕覉?bào)告問卷和視覺觀察，以及對運(yùn)動(dòng)中患者的視頻進(jìn)行逐幀分析。
“最后一種方法是目前流行的黃金標(biāo)準(zhǔn)，可靠且準(zhǔn)確，但它有一些嚴(yán)重的缺點(diǎn)：它耗時(shí)，需要至少兩名專家的參與，并且不適合在家庭和日常生活環(huán)境中進(jìn)行長期監(jiān)測。世界各地的研究人員都在嘗試使用可穿戴傳感器來跟蹤和量化患者的日常功能。然而，到目前為止，成功的試驗(yàn)都依賴于極少數(shù)的受試者。”
在這項(xiàng)研究中，研究人員收集了現(xiàn)有幾項(xiàng)研究的數(shù)據(jù)，涉及 100 多名患者和約 5,000 例 FOG 發(fā)作。所有數(shù)據(jù)都上傳到 Kaggle 平臺(tái)，這是谷歌旗下一家舉辦國際機(jī)器學(xué)習(xí)競賽的公司。
全球機(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)的成員受邀開發(fā)可納入可穿戴傳感器的模型，以量化各種 FOG 參數(shù)(例如持續(xù)時(shí)間、頻率和發(fā)作嚴(yán)重程度)。共有來自 83 個(gè)國家的 1,379 個(gè)團(tuán)體接受了挑戰(zhàn)，最終提交了總共 24,862 個(gè)解決方案。
最佳模型的結(jié)果與通過視頻分析方法獲得的結(jié)果非常接近，并且明顯優(yōu)于以前依賴單個(gè)可穿戴傳感器的實(shí)驗(yàn)。此外，這些模型還帶來了一項(xiàng)新發(fā)現(xiàn)：FOG 頻率與一天中的時(shí)間之間存在有趣的關(guān)系。
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