15、利用运动、非运动特征和机器学习技术早期预测帕金森病

利用运动、非运动特征和机器学习技术早期预测帕金森病

1. 引言

帕金森病（PD）是一种慢性、神经进行性运动障碍疾病，它会影响大脑中黑质（大脑的一个小区域）的神经元。神经元由许多神经细胞组成，这些神经细胞会产生多巴胺。多巴胺是大脑中存在的一种化学物质和神经递质，在一切正常运作时，信号会通过神经递质传递到大脑的其他部位。然而，当神经元中的多巴胺缺失时，就会导致身体运动问题，进而引发帕金森病。

一般来说，帕金森病通常在60岁及以上人群中发病，男性比女性更易患病。这是一种脑部疾病，会使患者身体出现颤抖、行走困难、僵硬和协调问题。随着症状的加重，患者在疾病后期还会面临其他问题，如精神变化、睡眠问题、行为改变、疲劳、抑郁等。帕金森病的症状会随着时间缓慢加重，需要长期治疗，目前尚无治愈方法。在美国，每年有超过50,000例新病例报告，但由于该病常被误诊，实际病例可能更多。据报道，帕金森病并发症是美国第十四大死因。

帕金森病的发生是由于抑制性多巴胺和兴奋性乙酰胆碱之间的失衡。它有两种类型的症状：运动症状和非运动症状。运动症状包括震颤、运动迟缓、姿势不稳和僵硬；非运动症状包括抑郁、嗅觉问题、认知障碍和睡眠行为异常等，这些症状都会影响患者的生活。因此，对帕金森病患者进行早期检测至关重要，以便他们能及时接受必要的治疗。

本文的目标是利用运动和非运动特征，开发不同的基于机器学习的模型，用于帕金森病的早期预测。数据集来自帕金森进展标志物倡议（PPMI）网站，该数据集包含运动和非运动特征数据，部分运动和非运动症状特征将用于开发基于机器学习的帕金森病早期预测模型。该预测模型是一个二分类问题。

本文使用了不同的运动特征（如MDS - UPDRS总分、MDS - UPDRS