借助智能手机APP和机器学习技术，约翰霍普金斯大学计算机科学系学生 Srihari Mohan 和 Andong Zahn，推出了一款能够客观评估帕金森氏症严重程度的手机APP。据悉，这款APP有面向 Android 和 iOS 平台的两个版本，其评分有助于医生追踪帕金森氏症的严重程度。为了确定治疗方法，医生很需要这类信息，但测量手段并不属于一门精确的学科。

有鉴于此，Srihari Mohan(上图左)和 Andong Zahn(上图右)开发出了一款基于机器学习的智能机APP，且当前正在招募志愿者。

通常情况下，患者需要一年多次前往诊所，接受专家们对于震颤和行走困难等症状的评估。

遗憾的是，评估的水平因人而异，且患者在就诊当天的症状可能非常轻微或特别严重。

即便医生有时会让患者记录他们的症状，但患者在评估这在症状的严重程度时仍可能不太准确或一致。

为此，约翰霍普金斯、罗切斯特大学医学中心、以及英格兰阿斯顿大学的科学家们，特地创造了一款旨在客观完成这项评估工作的应用程序。

这款应用叫做 HopkinsPD，它能够借助智能手机的麦克风、触屏、加速度计来评估患者的症状——通过让患者执行语音感应、手指轻拍、步态测量、平衡和反应时间等任务的方式。

患者随时可以打开这款APP对自己进行测试，并在完成后获得帕金森氏症严重程度的评分，然后向医生们分享这些数据。

有关这项研究的详情，已经发表在近日出版的美国医学协会《神经病学》(JAMA Neurology)期刊上，原标题为：《Using Smartphones and Machine Learning to Quantify Parkinson Disease Severity - The Mobile Parkinson Disease Score》。