《SCIENCE ADVANCES》：Diagnosing Parkinson’s disease via behavioral biometrics of keystroke dynamics
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帕金森病（PD）全球患者超千万，现有诊断方式存诸多弊端。研究人员开展基于击键动力学行为生物特征诊断 PD 的研究，开发出智能键盘系统（IKS），能将击键动态转换为电信号辅助诊断，为 PD 早期诊断和个性化医疗提供新途径。
帕金森病（Parkinson’s disease，PD），这个隐匿在神经系统中的 “杀手”，正悄然影响着全球超 1000 万人的生活。它不仅给患者带来身体上的痛苦，还让家庭和社会背负沉重的经济负担。目前，PD 的诊断面临着重重困境。传统的诊断方法，如昂贵又繁琐的侵入性扫描，不仅过程麻烦，还可能给患者带来不良反应，像头痛、恶心等。而主观的临床评估，比如医生通过患者的自我描述进行诊断，容易受到主观因素的干扰，难以准确反映病情的细微变化。并且，现有的诊断手段无法实现对 PD 病情的连续监测，这就像在黑暗中摸索，医生难以实时掌握患者的病情进展，更无法精准地调整治疗方案。在这样的背景下，一项旨在突破困境的研究应运而生。
来自国外的研究人员勇敢地向难题发起挑战，他们开展了一项极具创新性的研究，致力于通过击键动力学的行为生物特征来诊断 PD。经过不懈努力，他们成功开发出一种柔软、便携式的智能键盘系统（IKS），这一成果发表在《SCIENCE ADVANCES》上，为 PD 的诊断和治疗带来了新的曙光。
研究人员为开展这项研究，运用了多个关键技术方法。首先是利用磁弹性效应，将其应用于智能键盘的设计中，使键盘能够将击键动作转化为高保真的电信号。其次，借助机器学习算法，对采集到的电信号进行分析处理，挖掘其中与 PD 相关的信息。此外，还开发了定制的手机应用程序，实现了智能键盘与无线平台的集成，方便数据的传输和共享。在研究过程中，招募了包括 PD 患者和健康志愿者的样本队列，以获取不同人群的击键数据。
下面来看看具体的研究结果：
- 工作机制：智能键盘由磁弹性键阵列组成，每个键单元包含软磁弹性复合材料（即磁机械耦合层，MC 层）和导电液态金属纤维（作为磁电感应层，MI 层），通过两者的协同作用，能将击键动作转化为包含时间和压力信息的电信号，且无需外部电源，具有防水、可拉伸等特性。在优化过程中发现，MC 层中 83 wt% 的微磁体浓度能使键盘性能达到最佳。
- 传感性能表征：对智能键盘的传感性能进行研究发现，其电流和电压输出与液态金属纤维匝数、设备厚度相关。该键盘能检测低至 0.25 kPa 的压力，在 0.5 - 10 Hz 频率范围内具有高达 34.5 dB 的信噪比（SNR）和低至 4 ms 的响应时间，经过 12000 次循环测试，展现出良好的耐久性和稳定性。
- 智能键盘用于击键动力学行为生物特征分析：通过智能键盘收集健康用户的击键动态信号，并利用机器学习算法进行分析。结果显示，随机森林（RF）算法在使用高效特征时，对不同健康用户的分类准确率可达 98.38%。
- IKS 的手机 APP：开发的手机 APP 与智能键盘组成 IKS 系统，击键信号经采集、处理后，通过蓝牙传输到手机，实现数据的实时显示、存储和共享，为医生提供患者的击键数据用于 PD 诊断。
- IKS 在临床环境中使用深度学习评估 PD 诊断：对 3 名 PD 患者进行试点研究，采用基于卷积神经网络（CNN）的深度学习框架分析智能键盘采集的时间序列信号。通过数据增强技术平衡样本量后，训练的 CNN 模型在测试集上的分类准确率达到 96.97%，能够有效区分 PD 患者和健康参与者的击键信号。同时，研究还发现 PD 患者与健康参与者在击键相关指标上存在显著差异。
- IKS 的技术进步：与以往研究相比，IKS 利用巨磁弹性效应，在自供电、防水、生物相容性等方面具有优势，能同时捕获击键时的压力和时间数据，在临床应用中展现出巨大潜力，为 PD 监测提供了更全面、准确的手段。
研究结论和讨论部分进一步强调了 IKS 的重要意义。IKS 能够将击键动力学转化为电信号，结合机器学习算法，可辅助诊断 PD，为个性化药物滴定提供依据，防止用药不足或过量。不过，该研究也存在一定的局限性，如样本量较小、仅进行了短期研究等。未来，IKS 有望集成到治疗干预中，例如在深部脑刺激（DBS）治疗时，通过监测患者的击键行为，为调整 DBS 参数提供参考，以实现更精准的治疗。总体而言，IKS 作为一种创新的工具，为 PD 的诊断和治疗开辟了新的道路，有望推动个性化医疗的发展，让更多 PD 患者受益。
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