或许很多朋友都知道，帕金森病是一种神经退行性疾病，影响着全球超过1000万人。临床诊断传统上是通过发现运动迟缓、静止性震颤（即四肢颤抖）和肌肉僵硬来进行的。然而，早期诊断并不容易，一时间成为医学界的难题。最近，牛津大学的科学家们在这方面取得了进展，他们开发了一个框架，可以自动检测帕金森病的早期预测因素：快速眼动（REM）睡眠行为障碍（RBD）。对于RBD检测，RF分类器经过训练以识别肌肉萎缩（肌肉失去力量的情况）和其他特征。（肌肉萎缩是RBD最重要的预测因素。）在测试中，使用手动注释的睡眠阶段时准确度达到96%，使用自动睡眠阶段时准确度达到92%。通过更好地自动分类睡眠阶段可以进一步改善结果——这是一种涉及深度学习的技术，其中分层数学函数模仿大脑中神经元的行为。本研究验证了一种易于操作、全自动且灵敏的RBD识别管道，可用于可穿戴设备，以帮助早期识别帕金森病。
