帕金森病（Parkinson’s disease, PD）是一种多发于中老年人群，以运动症状为主要临床症状的神经退行性疾病，属于运动障碍疾病，是仅次于阿尔兹海默症的第二大常见神经退行性疾病。
在19世纪初，一位名叫James Parkinson（詹姆斯·帕金森）的英国内科医生在他的患者身上注意到了一些奇怪的症状，如颤抖、僵硬和运动不协调等症状。
1817年，他在《关于震颤麻痹的研究》（An Essay on the Shaking Palsy）一文中第一次对这种疾病进行了完整的临床描述，之后就用“帕金森”对这种疾病进行命名。1997年，欧洲帕金森病联合会将他的生日，即每年的4月11日确定为“世界帕金森病日”。
在全球范围内，有数百万患者患有帕金森病，相关的诊断和治疗需要耗费大量医疗资源。现在，人工智能有望为医生们分忧。
现代医学认为，帕金森病的主要发病原因和大脑多巴胺转运体以及黑质纹状体的病变有关，其最主要的病理改变是中脑黑质多巴胺（dopamine, DA）能神经元变性死亡，但导致帕金森病这一病理改变的确切病因尚不清楚，遗传因素、环境因素、还有神经系统老化等因素均可能参与这一改变。多巴胺是大脑中含量丰富的儿茶酚胺类神经递质，调控中枢神经系统的多种生理功能，对于控制肌肉动作、情绪和行为等方面的正常功能至关重要。
它就像一个传递信号的信号兵，负责把神经系统发出的命令，适度准确的传递给肌肉，指挥肌肉的运动，因此临床上缺少多巴胺的患者会失去控制肌肉的能力。
很多人认为帕金森病就是“手抖病”，这个看法并不准确：并不是所有的手抖都是帕金森病引起的，如特发性震颤、老年性震颤、脑炎、甲亢、颈椎压迫等都会出现手抖；另外，手抖并不是帕金森病最典型的核心症状，有的患者甚至根本没有手抖这个症状。帕金森患者在早期可以无任何症状，或者误认为是老年人的正常现象（如动作缓慢、肢体抖动、行走不稳等），只有当多巴胺能神经元减少到一定程度时，才会出现比较典型的运动症状。
判断一个人是否患有帕金森病，目前主要依靠临床医师的临床观察、药物反应和主观量表，如UPDRS帕金森病统一评分量表和Hoehn & Yahr分级评分量表，对帕金森病进行诊断和疗效评估。当具备：①静止性震颤、②肌僵直、③运动减少、④姿势反射消失中两项以上症状时，会被诊断为帕金森。
当前临床上使用的这些方法，虽然简单易行，但存在较强的主观性，受人为因素影响大，非常依赖诊断医师的临床经验，并且无法消除不同临床医师对同一个病人不同判断带来的影响，不利于医生对疾病的进展和病程进行判断。至今，还没有治愈帕金森的有效方法，以药物、手术和物理治疗为主。药物治疗主要通过多巴胺替代疗法，以左旋多巴为“金标准”。当左旋多巴进入脑内，被多巴胺能神经元摄取，然后转化为多巴胺发挥作用。
除了以上提到的神经核团毁损术和脑深部电刺激术两种植入性神经调控技术外，还有许多非植入性神经调控技术可以帮助缓解帕金森病的症状，比如节律性声音刺激、视觉提示、振动刺激。这些治疗手段可以帮助控制症状，但治疗方案都依靠专业医师制定和调整，需要耗费大量医疗资源和时间。
根据国际帕金森病和运动障碍协会统计，65岁以上人群PD的患病率大约是1.7%。
中国是全球帕金森病患者最多的国家之一，目前大约有300万患者，预计到2030年患病人数将近500万，几乎占到全球患者总数的一半。但目前，神经专科医生在国内外均相对缺乏，并且我国医师总量缺口巨大、分布不均衡，城乡之间拥有的卫生机构等级和数量相差较大，综合医院、专科医院和中医院大多分布在市级以上城市。尤其是在交通不便的郊区或农村地区，许多患有帕金森的人无法获得延续性治疗的机会。
帕金森患者医疗和家庭照护面临医疗资源不足、诊疗缺乏客观量化工具、远程监管技术手段落后等重重困局。
面对治疗帕金森病的重重困局，有人说培养更多神经科医生，平衡区域医疗资源就好了啊。然而，培养一个临床医师是一个漫长而复杂的过程，需要经历多个阶段和环节。发展并利用人工智能辅助诊疗技术，就成了打破困局的一种办法。随着科技的发展和医疗水平的提高，对于疾病的理解和治疗方法也在不断进步。
临床医学、生物工程、计算机、电子机械等多学科知识交叉融合与创新，使得人工智能技术在帕金森药物的靶点快速精确定位以及潜在有效靶点寻找、DBS手术可视化与参数确定方面作出了贡献。
2022年发表在《Nature Communications》上的一项研究中，来自美国谷歌研究院等机构的科学家结合人工智能技术从帕金森病患者的皮肤中找到了隐藏的疾病细胞特征，而这一发现能够为药物筛选提供基础，加速新疗法的开发。除此之外，人工智能技术还尝试从脑脊液、体液、影像等数据中寻找出典型帕金森病的生物标志物。
而移动互联网技术的发展为帕金森病的治疗和照护带来了新的机遇，通过远程医疗有可能为那些本没有机会或能力接受治疗的帕金森病患者提供治疗和照护机会，人工智能算法和可穿戴技术的发展使得对疾病的长期客观量化监测成为可能。当前，国内外可穿戴设备主要应用于运动追踪和监控方面，可以对帕金森病患者的运动进行监测和记录，并生成相应的数据报告，帮助医生更好地诊断和治疗帕金森病。
在运动症状的评估上，它有效地避免了量表评估的主观性，更准确、更加客观和系统地判断疾病的进程。甚至有的可穿戴设备还可以实现对帕金森病患者药物剂量的精准输送。
目前，为对抗帕金森病、阿尔茨海默病等神经系统失调疾病，我们正在发展智慧诊疗和监护技术，用量化诊断和智慧监测干预技术复刻专业医师的诊疗经验，提高疾病预警、诊断的准确性和个体化治疗的针对性，提高远程医疗监护能力。
中国科学院合肥物质科学研究院智能机械研究所针对帕金森病的量化诊疗和智慧监护开展了深入研究，团队建立了针对神经退行性疾病的运动与认知障碍量化测评平台，包括步态测试场地、可穿戴IMU、压力鞋垫和配套软件。
基于传感检测数据的机器学习建模，建立了帕金森病量化评估模型，研发了帕金森病运动与认知障碍量化测评系统及可穿戴监测干预设备，基本实现了震颤、步态障碍（含冻结步态）、认知反应障碍的量化评估与可穿戴监测管理以及冻结步态的无创神经调控干预。
结语：“良医者，常治无病之病，故无病；圣人者，常治无患之患，故无患。”世界人口老龄化趋势大潮下，帕金森等退行性疾病人群将会越来越多，人工智能可以检测到细微的变化，辅助诊断，提供个性化治疗，甚至发现从未发现的药物或药物新靶点、生物/数字标志物，而量化诊疗与智慧监护设备也有望弥补相应的医疗技术需求缺口，造福医患。