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FDA 征集人工智能模型用于预测识别帕金森症状

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出自识林

FDA 征集人工智能模型用于预测识别帕金森症状
人工智能
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笔记

2024-05-23

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美国 FDA 正在搜寻人工智能和机器学习模型来识别和预测与帕金森症相关的冻结步态事件。据 FDA 称,美国估计有近 100 万人患有帕金森病。目前美国每年帕金森病的治疗费用估计为 144 亿美元。

冻结步态(freezing of gait, FoG)被定义为“尽管有行走的意图,但脚部的向前进展短暂、间歇性消失或显著减少”。这些事件会影响人们的生活质量和日常活动,但难以衡量,因为事件经常发生在患者在诊所或医院之外的环境中。

FDA 表示,“数字健康技术(DHT)有潜力在诊所外持续实时捕获有关个人健康的信息。当人们参与 DHT 并组织和分析数据以创建新的或更好的健康衡量标准时,数字衍生终点(Digitally-Derived Endpoints)就有机会扩大临床范围并促进早期疾病检测和预防或支持在家中的疾病治疗和护理。随着 DHT 功能的快速创新和扩散,包括人工智能(AI)的使用,医疗保健和技术生态系统有责任确保和支持数字衍生终点的安全性、有效性和隐私性。”

一些可穿戴技术已经被批准用于跟踪帕金森症状。苹果公司于 2021 年发布了研究结果,评估其针对帕金森病的运动波动监测,该监测程序使用传感器来跟踪静息性震颤和运动障碍的波动。同年晚些时候,H2O Therapeutics 公司的 Parky 应用程序获得 FDA 510(k) 许可,该程序可将苹果手表数据发送给患者的医生。上个月,H2O 公司获得了另一应用程序的许可,该应用程序可在人们出现冻结步态症状时提供触觉反馈。其它使用苹果手表数据的已获许可的应用程序包括 Rune Labs 的 StrivePD 软件和数字健康公司 NeuroRPM 开发的应用程序。

为更好地了解 DHT 提供数字衍生终点的能力,FDA 呼吁公众开发人工智能/机器学习(AI/ML)模型,根据现有数据集预测帕金森病患者的 FoG,并根据 FDA 内部数据集对模型进行验证。

第一阶段,FDA 将要求开发者、创新者和研究人员在 8 月 2 日之前提交人工智能模型。他们可以使用公共数据源或自带数据。第二阶段,FDA 将从第一阶段中挑选表现最好的模型,并根据其自己冻结步态数据来测试这些模型。其目标是确定使用人工智能模型开发和验证可穿戴设备和智能手机测量的最佳实践。

作者:识林-椒

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取自“https://login.shilinx.com/wiki/index.php?title=FDA_%E5%BE%81%E9%9B%86%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%94%A8%E4%BA%8E%E9%A2%84%E6%B5%8B%E8%AF%86%E5%88%AB%E5%B8%95%E9%87%91%E6%A3%AE%E7%97%87%E7%8A%B6”
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