【希望之声2022年10月2日】（编辑：李文涵）巴金森氏症至今仍为较难诊断与追踪的疾病，主要诊断仰赖出现颤抖、僵硬、行动迟缓等，然而这些症状通常于疾病发作后数年才会出现。

自由时报据《每日科学》（Science Daily）报导，麻省理工学院电子工程与电脑科学学系团队开发出一个人工智慧模型，希望透过呼吸模式来检测巴金森氏症。研究发表于《自然医学》（Nature Medicine）。

多年来，研究人员以使用脑脊髓液及神经造影来检测巴金森氏症，而这种方法不但具有侵入性，成本高，并要到专门的医疗机构进行，不适合频繁检测，以及提供早期诊断与持续追踪病情进展状况。

研究团队开发出一种外型类似家用Wi-Fi路由器的设备，并透过AI人工智慧模型，模拟出人类大脑运作，并让人工智慧学习巴金森氏症的夜间睡眠呼吸模式，并透过发射无线讯号，分析受测者周遭环境反应及其呼吸模式，以被动的方式评估巴金森氏症的病程，患者与医护人员无须做任何诊断与接触。

研究资深作者、麻省理工学院电子工程与电脑科学学系教授狄娜·卡塔比（音译Dina Katabi）表示，早在1817年就有学者注意到巴金森氏症与呼吸之间的关系，而这项研究对于巴金森氏症的药物开发及临床护理具有重大意义，且能让居住在医疗资源不充足及行动不便的人，提早发现症状及追踪病程。

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原文链接：巴金森氏症难诊断 研究：用呼吸可以揪出