《npj Parkinson's Disease》：Smartphone-derived multidomain features including voice, finger-tapping movement and gait aid early identification of Parkinson’s disease
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帕金森�。≒D）早期診斷困難，嚴重影響治療效果。研究人員開展了利用智能手機多模態特征輔助早期識別 PD 的研究。結果顯示，整合語音、手指敲擊和步態特征的模型診斷性能更優。這為 PD 早期診斷提供了新途徑，具有重要意義。
帕金森�。≒arkinson’s disease，PD）是一種常見的神經退行性疾病，預計到 2030 年將影響近 900 萬人。其主要表現為運動功能障礙，如運動遲緩（bradykinesia）、肌強直、靜止性震顫以及步態異常等。目前，PD 的治療主要是對癥治療，尚無治愈方法。隨著機制靶向療法逐漸進入臨床試驗階段，早期檢測 PD 變得至關重要。然而，現有的用于輔助早期識別 PD 患者的成像和生物流體標志物，均未在常規臨床實踐中廣泛應用。
在此背景下，來自臺灣大學等機構的研究人員開展了一項研究，旨在探究智能手機衍生的多模態特征結合機器學習算法能否助力 PD 的早期識別。該研究成果發表在《npj Parkinson's Disease》雜志上。
研究人員為開展此項研究，采用了多種關鍵技術方法。首先，從臺灣大學醫院招募了 496 名參與者，包括 213 名 PD 患者和 283 名未患病的對照者 ，并將其分為訓練集和測試集。其次，運用智能手機上實驗室定制的應用程序，對參與者進行主動運動評估，獲取語音、手指敲擊運動和步態數據。然后，利用 Google MediaPipe 等工具處理數據，提取相關特征。最后，通過順序向前選擇（SFS）算法訓練模型，并使用 10 折交叉驗證評估模型性能。
下面來詳細了解該研究的結果：
- 人口統計學特征：參與者中，PD 患者組和對照組的年齡相當，但 PD 患者組中男性比例更高。
- 語音分析：PD 患者朗讀文章耗時更長、閱讀時停頓更多，音高和音量變異性降低。語音停頓百分比隨疾病嚴重程度增加，且早期和晚期 PD 患者與對照組之間差異顯著。
- 手指敲擊分析：PD 患者與未患病的對照者在手指敲擊測試中的平均頻率差異顯著。隨著 PD 嚴重程度增加，食指與拇指的距離減小，且重復敲擊后，敲擊距離的減少會由敲擊頻率的增加來補償。
- 步態分析：PD 患者的平均步長更短，平均每輪轉身持續時間更長，且這種差異與疾病嚴重程度相關，在晚期 PD 患者中更為明顯。
- 單模態模型的診斷性能：使用訓練數據集，分別以語音、手指敲擊和步態這三種生物標志物構建單模態模型來識別 PD 患者。結果顯示，僅使用語音特征時，隨機森林（RF）分類器在訓練隊列中的診斷值（AUROC）為 0.88，測試數據中為 0.80；手指敲擊測試的診斷性能較低，訓練集和測試數據中的 AUROC 均為 0.74；步態特征單獨使用時，訓練集的診斷準確率為 0.81，測試數據中為 0.76。在區分早期 PD 患者和未患病的對照者時，語音特征的 SVM 分類器表現最佳，訓練集和測試數據中的 AUROC 分別為 0.83 和 0.74 。
- 集成多模態模型的診斷性能：將語音、手指敲擊運動和步態特征集成構建多模態模型，使用 SVM 分類器的 AUROC 分析顯示，在測試數據中區分 PD 患者和未患病的對照者時，診斷值達到 0.86，優于任何兩種模態組合的結果。對于早期 PD 患者的識別，集成模型的 AUROC 值為 0.82，在識別晚期 PD 患者時，AUROC 達到 0.95。進一步驗證表明，集成三模態模型的 F1 評分和準確率等指標均顯著優于單模態模型。
在討論部分，研究人員指出，語音作為 PD 的早期軟體征，雖可用于區分 PD 患者和未患病的對照者，但現有研究存在局限性，如缺乏對自發語言基于語言層面的分析。手指敲擊運動數據單獨用于診斷時，性能一般，尤其在區分早期 PD 患者時表現欠佳。步態分析方面，盡管 3D 步態模型提供了較好的診斷性能，但僅依靠步態特征區分早期 PD 仍存在不足。PD 是一種多方面的神經退行性疾病，臨床表現多樣，基于單模態的診斷模型存在局限性，容易受到年齡等混雜因素的影響，難以準確識別 PD，尤其是在早期階段。而本研究的集成多模態模型結合了多種數字生物標志物，能更全面地評估 PD，減少混雜因素的影響，提高診斷準確性，特別是在早期 PD 的識別上優勢明顯。
綜上所述，該研究成功開發了基于智能手機錄音的多模態模型，用于區分 PD 患者和未患病的對照者。集成多模態模型在早期 PD 識別中表現出良好的性能，優于單模態模型。這一研究成果為 PD 的早期診斷提供了新的方向和方法，有望實現大規模低成本篩查以及遠程客觀監測治療反應。不過，該研究也存在一些局限性，如語音數據集主要基于當地語言、缺乏社區人群的外部驗證、未納入基于語言的特征以及手指敲擊距離計算可能存在不精確等問題。未來需要進一步研究來解決這些問題，以完善對 PD 的診斷和監測。
