叶钦勇教授：AI驱动帕金森病诊疗与管理新范式丨世界帕金森病日

帕金森病是常见的神经系统退行性疾病，好发于中老年人群且病情呈进行性加重，给家庭和社会带来沉重负担。叶钦勇教授表示，目前帕金森病患病率呈现显著上升趋势，65岁以上老年人群患病率达1.7%。近年来的流行病学数据显示，我国帕金森病患者人数明显增加，预计至2030年患者总量将突破500万。患者数量的快速增长与疾病知晓率低、就诊率不足的现实情况相互叠加，这些数据背后的诊疗现状反映出我国帕金森病诊疗存在结构性痛点。

首先，早期诊断缺乏客观金标准，不利于疾病早发现早治疗。其次，疾病中晚期对患者生活质量影响极大，可能导致运动功能严重衰退及非运动症状（如睡眠障碍、认知障碍等）频发。再者，患者及家属对手术治疗方面的知识匮乏，存在畏惧心理，进而影响治疗方案的合理选择。另外，患者普遍缺乏专科医师长期有效的指导，康复措施也缺少科学指引，不利于病情的长期管理。这些痛点不仅加剧了患者个体的病痛负担，也对家庭照护和社会医疗资源形成持续压力，亟待通过构建全病程管理体系、加强基层诊疗能力建设及开展多学科诊疗协作等方式逐步破解。

近年来，针对帕金森病管理难题，全球医学研究持续深入，技术创新不断涌现。叶钦勇教授指出，近年来帕金森病管理领域的创新突破集中在多个关键领域。在疾病早期诊断方面，针对α-突触核蛋白的生物标志物检测技术展现出良好前景，为实现疾病的早期诊断提供了新路径。可穿戴设备通过对运动症状（如震颤、步态异常）及非运动症状（如睡眠障碍、情绪波动）的实时监测，为精准评估提供客观依据。数字疗法与人工智能技术也在早期诊断、远程评估、步态训练及认知康复等场景中实现突破，通过算法模型为患者提供个性化干预方案。另外，起搏器芯片技术也有了突破性的发展（如闭环刺激、方向电极、可感知电极的应用），显著提升了手术治疗的精准性与安全性。叶教授强调远程监测评估系统、智能化DBS芯片技术及可穿戴设备的整合应用最具潜力，其通过构建“预防-诊断-治疗-康复”全链条管理模式，有望实现疾病进程的有效干预。相比国外，中国在远程调控技术、数字疗法的应用、人工智能手段与影像学结合等管理方面极具特色，为破解帕金森病管理困境提供了本土化解决方案。

2025年是人工智能爆发式发展的一年，其在医疗领域的深度应用已显现突破性价值，如通过智能影像识别辅助医生更精准地解读医学影像，快速发现病变特征；利用智能诊断系统综合分析患者病史、症状等信息，为医生提供诊断参考建议；借助智能健康管理平台对慢性病患者进行长期跟踪和健康指导等。叶教授指出，人工智能在帕金森病诊疗和管理方面也展现出革命性的应用潜力，包括早期预警模型的构建、运动/非运动症状的实时监测、量表的客观评估、个性化用药方案优化、康复指导、疗效监测等。不过，在技术转化过程中，临床医生和科研团队也面临诸多挑战：其一，要实用方便，便于医护人员操作与患者使用；其二，必须要可靠精准，保障诊疗信息准确；其三，要兼顾经济因素，降低技术成本，让更多患者能够负担得起，以此推动人工智能更好地服务于帕金森病诊疗。

叶教授表示，未来人工智能技术深度融入帕金森病管理体系，将带来诸多诊疗模式变革：（1）通过深度学习算法辅助医生提高诊断准确率；（2）基于大语言模型构建诊疗知识图谱，为患者提供合理用药及康复指导；（3）依托智能平台实现患者人群的全程管理与随访。相应的，我们也要在政策支持、人才培养、患者教育等方面做好准备，例如，在中学教育、大学基础教育阶段开始AI课程的学习；临床实践中加强神经科医生与数据科学家的深度协作；通过智能交互平台进行科普宣教，提升患者对疾病的认知。叶教授强调，唯有政策引导、技术创新、人才培养三端协同，方能释放人工智能技术在帕金森病诊疗中的最大价值。