虽然可穿戴设备可以自动检测帕金森病的症状，并告知临床医生疾病的进展，但机器学习算法必须使用能够识别症状的临床专家的注释数据进行训练，同时收集这些数据的成本很高。
伊利诺伊州芝加哥西北纪念医院进行了一项研究，研究如何有效地收集可穿戴传感器数据，用于检测帕金森病患者的上肢运动迟缓和震颤。
该研究在西北纪念医院(Chicago, IL, USA)进行，并得到西北大学机构审查委员会的批准。
研究结果是发表在杂志上自然．
帕金森病(PD)是一种中枢神经系统的长期退行性疾病，主要影响运动系统。在工业化国家，大约1%的60岁以上人口患有此病。
帕金森病的症状有:震颤、运动缓慢(运动迟缓)、肌肉僵硬、姿势受损、丧失自动运动能力、语言改变和书写改变。
目前评估帕金森病症状的金标准是通过临床检查，训练有素的临床医生要求患者执行一系列标准化的运动任务(例如手旋前-旋后或敲击脚跟)，同时视觉评估他们的运动质量并提供症状评分。
在他们的研究中，研究人员招募了20名被诊断患有帕金森病的参与者。来自参与者的数据是使用可穿戴的软传感器收集的，这些传感器附着在皮肤上，能够在运动过程中适应皮肤的变形。这使得传感器的放置更加灵活，可以从身体的任何部位收集数据，并且佩戴者的负担最小。
结果
结果表明，一个放在手上的运动感应装置足以检测上肢震颤或运动迟缓的症状。
结合来自身体两侧传感器的数据并不有助于检测受损一侧的运动迟缓和震颤。其他研究评估了使用非运动感知模式(如肌电图)的贡献，但尚不清楚这些模式对症状检测的必要性。
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研究人员还发现，精细运动任务和步行是使用单手传感器自动评估上肢帕金森病症状的合适活动。精细运动任务或行走中运动迟缓和震颤的检测与用于这些症状临床评估的任务(例如手指到鼻子的运动)检测的准确性相当。其他研究表明，运动症状可以通过提示用户在家进行步态和手指敲击测试来量化。研究团队表示，研究结果表明，精细运动任务和步行也可能是在家自然行为期间监测症状的有用目标。
本研究的局限性
由于本研究中表现出运动障碍症状的个体数量有限，本研究没有检查运动障碍检测模型。这项研究的另一个局限性是，该团队只有一个评分者来对标准化运动评估进行评分。因此，研究人员无法估计评分者之间的可变性，从而无法确定提供给模型的目标分数的不确定性。
