今年的4月11日是第29个世界帕金森病日。结合如火如荼的人工智能发展态势，中华医学会帕金森病和运动障碍学组将“人工智能助力帕金森病管理”做为今年帕金森病日的主题。人工智能（AI）近年来在帕金森病领域的进展如何？人们对数字医疗和AI有哪些疑问和思考？在不久的将来，人工智能是否能在帕金森病疾病管理方面成为医患双方的触手可及的好帮手，需要科学的观察和分析。

数字医疗和AI在帕金森病诊疗中有哪些进展和应用？

近年来，人工智能（AI）与数字医疗技术在帕金森病领域的结合在诊断、监测、治疗和药物研发均做了很多积极有益的尝试，并取得了一些进展。例如，在诊断与早期筛查方面，腾讯早在2021年用智能手机摄像头捕捉患者手指敲击动作，通过深度学习分析运动障碍严重程度。可穿戴设备（如智能手表、惯性传感器）可以实现实时监测震颤、步态异常、运动迟缓等核心症状，通过AI算法分析数据，辅助早期诊断。

在辅助病情评估和监测方面，PKG腕表可通过监测患者日常手部运动数据（震颤、运动迟缓等），结合机器学习算法得出患者的运动并发症问题。语音/手写分析工具可以检测语言障碍（如声音颤抖）或微书写变化，用于病情评估。“睿餐”智能防抖勺，可以通过手部震颤数据辅助监测。荷兰Radboud大学的步态分析系统使用深度摄像头和惯性传感器捕捉步态数据，通过AI算法识别冻结步态（FoG）和姿势不稳，预测跌倒风险。

有些工具已有望走进临床成为常规可开展的工作，例如闭环DBS系统，可通过AI实时分析患者脑电信号和运动数据，动态调整电刺激参数，改善运动症状波动。虽然有些设备是基于科研开发的，但转化可期。

数字医疗与人工智能有什么关系？

数字医疗与人工智能（AI）的关系可以理解为一种相辅相成的共生关系。医疗数据的数字化是AI应用的前提，而AI技术又能推动数字医疗向更智能化的方向发展。一方面，数字化是AI的基石。AI模型（尤其是深度学习）需要大量高质量的结构化或半结构化数据（如电子健康记录、医学影像、基因组数据等）进行训练。医疗数据的数字化（如电子病历系统、影像归档系统PACS）为AI提供了“燃料”。

同时，数据只有被标准化（如DICOM影像标准、HL7/FHIR病历标准）并实现跨机构共享，才能支持AI模型的泛化能力，避免因数据孤岛导致的模型偏差。另一方面，经过高质量数据训练的AI才能赋能数字医疗的智能化，最终实现对临床和科研的反哺，辅助诊断与决策、实现个性化治疗记忆流程优化。两方面的协同优化最终会形成“数据-算法-应用”的闭环。

怎样做才能更好推动人工智能在医疗领域的安全有效应用？

夯实数据基础。在确保隐私与安全的前提先建立数据质量控制与标准化。例如，建立统一的数据标准（如格式、术语、编码），推动医疗机构间的数据互操作性。通过数据清洗、标注提升数据质量，避免“垃圾进，垃圾出”。

其次，确保算法可靠性与可解释性，这需要AI模型需通过多中心、前瞻性临床试验验证，确保其在真实场景中的有效性。建立“算法失效”的容错机制，避免因模型偏差导致误诊。开发可解释AI（XAI），让医生理解模型的决策逻辑（如可视化关键特征），避免“黑箱”风险。此外，建立监管与伦理框架、推动跨学科协作和医工结合，加强对医生和公众的教育与普及也是必要的配套举措。

总之，医疗是一项以人为本的实践科学，帕金森病的治疗原则和宗旨一直也是致力于长久提高患者的生活质量。因此，无论是科技发展，还是AI进步，最终都要回到“取之于民、用之于民”的核心问题上来。数字医疗与AI的关系本质上是“数据驱动智能，智能反哺医疗”。推动AI安全有效应用的核心在于：以高质量数据为基础，以临床价值为导向，以伦理法规为边界，以多方协作为支撑。未来需持续在技术、政策、人文三方面协同发力，才能实现AI在医疗领域的可持续发展，并助力以人为中心的帕金森病慢病全程管理。