Анализ почерка при двигательных расстройствах (HANDWRML)

Почерк представляет собой сложное когнитивное мастерство, которое ухудшается у пациентов, страдающих нейродегенеративными заболеваниями, в том числе двигательными расстройствами. Более подробно, у пациентов с болезнью Паркинсона (БП) могут проявляться заметные аномалии почерка, которые в совокупности были идентифицированы как паркинсоническая микрография. Микрография может проявляться в начале заболевания, а затем постепенно ухудшаться с течением времени. Предыдущие методы, выпущенные для исследования микрографии при БП, основывались на перцептивном анализе простых задач или на дорогостоящих технологических инструментах, включая планшеты. Тем не менее, почерк можно быстро собрать по экологическому сценарию с помощью безопасных, дешевых и широко доступных инструментов. Кроме того, объективный анализ почерка с помощью искусственного интеллекта представляет собой инновационную стратегию, даже превосходящую предыдущие методы, поскольку позволяет анализировать большие объемы данных. В этом экспериментальном проекте исследователи применяют специальный алгоритм машинного обучения для анализа образцов почерка, записанных у здоровых людей и пациентов с болезнью Паркинсона. Исследование направлено на проверку того, сможет ли метод, предложенный исследователями, объективно выявлять паркинсоническую микрографию, отслеживать эволюцию аномалий почерка и оценивать симптоматическое улучшение почерка после введения L-Dopa у пациентов с БП.