AI技术在老年疾病诊治中的应用
1）阿尔茨海默病患者的笔迹、步态、言语、眼动、生物样本（血液、尿液、粪便、唾液等）、图像、脑电图等相关标志物特征。
（2）帕金森病患者的笔迹、步态、语言、眼动、生物样本（血液、尿液、粪便、唾液等）、影像学、脑电图等相关标志物特征。
（3）其他神经系统疾病患者的笔迹、步态、语言、眼动、生物样本（血液、尿液、粪便、唾液等）、图像、脑电图等相关标志物特征。
（4）老年患者的笔迹、步态、语言、眼动、生物样本（血液、尿液、粪便、唾液等）、图像、脑电图等相关标志物特征。
研究概览
详细说明
1. 研究变量（因素）和测量
- 所有入组受试者收集的数据包括一般临床信息，PD患者完成运动功能评估和非运动功能评估，AD患者完成认知功能评估和情绪睡眠评估，其他神经系统疾病患者完善疾病相关临床信息和量表评估，健康老年人和年轻对照者完善了一般临床信息和量表筛查。
所有入选受试者均完成笔迹记录、步态评估、语言输入和眼动记录，并采集生物样本（血液（3ml/例）、尿液（3ml/例）、粪便（2g/例）、唾液（3ml） /病例）等临床检测结果）、影像学、脑电图等相关标志物，用于AI技术的诊疗方案研究及相关性分析。
- 运动症状评估：UPDRS 评分
非运动症状评估：简易精神状态检查（MMSE）、蒙特利尔认知评估（MOCA）、汉密尔顿焦虑量表（HAMD）和汉密尔顿焦虑诊断量表（HAD）。 汉密尔顿焦虑量表 (HAMD)、汉密尔顿抑郁量表 (HDMD)、SF-36。
2.样本量：原发性帕金森病患者100例，阿尔茨海默病患者100例，其他神经系统疾病患者100例，健康老年对照80例，健康青年对照80例。
3 数据收集与管理 数据收集首先采用纸质病例报告表进行收集，然后由专人输入计算机。
4.统计分析方法对于连续变量，采用平均值±标准差进行统计描述，对于分类变量，采用频数和率（%）进行统计描述。 两组间参数比较，连续型变量采用t检验或秩和检验，分类变量采用卡方检验。 对于单向相关分析，使用 Pearson 或 Spearman 相关分析。 对于多因素分析，使用广义线性模型或逻辑回归模型。 所有上述参数均被认为具有统计显着性（p<0.05）。
5. 质量控制
- 临床资料 疾病诊断：由两名帕金森及运动障碍组副主任医师以上确定；
- 量表评估：由两名经过量表培训的神经科医生判定；
- 统计：由临床统计学家进行。 6、研究可行性分析山东大学齐鲁医院是帕金森病一站式诊疗中心和山东省老年病学临床研究中心，患者就诊群体大，临床意义明确；我们的研究中心配备了笔迹分析仪、步态分析仪、语音和眼动捕捉分析仪，并拥有采集生物样本、影像信息和脑电信息的分析仪，为进一步深入研究奠定了基础。
研究类型
注册 (估计的)
联系人和位置
学习联系方式
- 姓名：Jun Ma
- 电话号码：18560082039
- 邮箱：majun1228med@163.com
学习地点
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Shandong
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Jinan、Shandong、中国、250012
- 招聘中
- Qilu Hospital of Shandong University
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接触：
- Wenjing Jiang
- 电话号码：18560082210
- 邮箱：jiangwenjing@qiluhospital.com
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参与标准
资格标准
适合学习的年龄
- 孩子
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
取样方法
研究人群
- 纳入100名原发性帕金森病患者，主要来自帕金森病和运动障碍中心的门诊和病房。 纳入标准：原发性帕金森病患者，基于2015年MDS帕金森病诊断标准。
- 纳入100例阿尔茨海默病患者，主要来自老年神经内科门诊及病房（F5A&F6A）。 纳入标准：阿尔茨海默病患者，符合IWG-2临床诊断标准为依据。
- 神经退行性疾病（非PD和非AD）组100人：神经内科门诊来源
- 来自同行参与者和健康检查中心的 80 名健康老年人对照。
- 80 名年轻健康对照者，来自同伴诊所参加者和健康检查中心。
描述
纳入标准 1.1 共有 100 名原发性帕金森病患者入组。 纳入标准如下：原发性帕金森病患者，基于2015年MDS帕金森病诊断标准。 紊乱（MMSE 评分 < 24）； （三）患有严重精神疾病且难以配合的。
1.2 共有100名阿尔茨海默病患者入组。 纳入标准如下：阿尔茨海默病患者，基于IWG-2临床诊断标准。
1.3神经退行性疾病(非PD和非AD)组(n=100)：符合相应疾病的诊断标准。
1.4 纳入80名健康老年人对照。 纳入标准如下：①自愿参加本研究并签署知情同意书； ②年龄、性别与病例组相匹配。
1.5 青年健康对照者80例，纳入标准：①自愿参加本研究并签署知情同意书； ②性别与病例组相匹配，年龄≤60岁。
- 排除标准2.1 总共100 名PD 患者入组。 排除标准：①患有其他中枢神经系统疾病的患者，如脑血管疾病、脑外伤、中枢系统炎症性疾病、颅内肿瘤及神经外科手术后患者； ②存在各类认知障碍的患者（MMSE评分<24）； （三）患有严重精神疾病且难以配合的。
2.2 共有100名阿尔茨海默病患者入组。 排除标准为：①患有其他中枢神经系统疾病，如脑血管疾病、脑外伤、中枢系统炎症性疾病、颅内肿瘤及神经外科手术后患者； ②难以配合的严重精神疾病患者。
2.3 神经退行性疾病（非PD非AD）组（n=100），排除标准：①患有其他中枢神经系统疾病的患者，如脑血管疾病、脑外伤、中枢系统炎症性疾病、颅内肿瘤及神经外科手术后； ②难以配合的严重精神疾病患者。
2.4 纳入80名健康老年人对照。 排除标准如下：①有与研究对象相关的慢性病史，如脑血管疾病、脑外伤、中枢系统炎症性疾病、颅内肿瘤、神经外科等； ②存在各类认知障碍的患者（MMSE评分<24）； ③依从性差。
2.5 80名年轻健康对照者，排除标准：①有与研究对象相关的慢性病史，如脑血管疾病、脑外伤、中枢系统炎症性疾病、颅内肿瘤及神经外科手术等； ②存在各类认知障碍的患者（MMSE评分<24）； ③依从性差。
学习计划
研究是如何设计的？
设计细节
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
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帕金森病组
纳入100名原发性帕金森病患者，主要来自帕金森病和运动障碍中心门诊和病房。
纳入标准：原发性帕金森病患者，基于2015年MDS帕金森病诊断标准。
排除标准：①患有其他中枢神经系统疾病，如脑血管病、脑外伤、中枢系统炎症性疾病、颅内肿瘤及神经外科术后患者； ②患有各类认知障碍的患者（MMSE评分<24）； ③有严重精神障碍而难以配合的。
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所有实验组和对照组的笔迹、步态、言语、眼动、生物样本（血液、尿液、粪便、唾液等）、图像、脑电图和其他相关标记
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阿尔茨海默病组
纳入100名阿尔茨海默病患者，主要来自老年神经科门诊和病房（F5A和F6A）。
纳入标准：阿尔茨海默病患者，符合IWG-2临床诊断标准为依据。
排除标准：①患有其他中枢神经系统疾病，如脑血管病、脑外伤、中枢系统炎症性疾病、颅内肿瘤及神经外科术后患者； ②有严重精神疾病难以配合的。
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所有实验组和对照组的笔迹、步态、言语、眼动、生物样本（血液、尿液、粪便、唾液等）、图像、脑电图和其他相关标记
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神经系统疾病组
神经退行性疾病（非PD非AD）组100：来源神经内科门诊就诊，排除标准：①患有其他中枢神经系统疾病的患者，如脑血管病、脑外伤、中枢系统炎症性疾病、颅内肿瘤和神经外科等术后； ②有严重精神疾病难以配合者。
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所有实验组和对照组的笔迹、步态、言语、眼动、生物样本（血液、尿液、粪便、唾液等）、图像、脑电图和其他相关标记
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健康老年组
健康老人控制80人，来自同行参加者和健康体检中心。
纳入标准：①自愿参与本研究并签署知情同意书； ②年龄、性别与病例组患者相匹配；排除标准：①既往有与研究对象相关的慢性病史，如脑血管病、脑外伤、中枢系统炎症性疾病、颅内肿瘤和神经外科等； ②患有各类认知障碍的患者（MMSE评分<24）； ③依从性差者。
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所有实验组和对照组的笔迹、步态、言语、眼动、生物样本（血液、尿液、粪便、唾液等）、图像、脑电图和其他相关标记
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健康成人组
Young health 控制了 80 人，来自同行参与者和健康检查中心。
纳入标准：①自愿参与研究并签署知情同意书； ②性别与病例组患者相匹配，年龄<60岁；排除标准：①有与研究对象相关的慢性病史，如脑血管病、脑外伤、中枢系统炎症性疾病、颅内肿瘤和神经外科等； ②患有各类认知障碍（MMSE评分<24）； ③学习依从性差。
依从性差。
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所有实验组和对照组的笔迹、步态、言语、眼动、生物样本（血液、尿液、粪便、唾液等）、图像、脑电图和其他相关标记
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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手写
大体时间：2022年2月~2026年6月
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对患者手写笔记的模式及相关辅助特征进行分析,具体使用的指标应根据人工智能计算的结果进行调整,并根据使用的指标调整单位。
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2022年2月~2026年6月
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步态
大体时间：2022年2月~2026年6月
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对患者的步幅和步态频率进行分析，具体使用的指标应根据人工智能计算的结果进行调整，并根据使用的指标调整单位。
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2022年2月~2026年6月
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演讲
大体时间：2022年2月~2026年6月
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收集并分析患者的言语，所使用的具体指标应根据人工智能计算的结果进行调整，并根据所使用的指标调整单位。
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2022年2月~2026年6月
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眼球运动
大体时间：2022年2月~2026年6月
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收集并分析患者的眼动数据，具体使用的指标应根据人工智能计算的结果进行调整，并根据使用的指标调整单位。
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2022年2月~2026年6月
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生物样本（血液、尿液、粪便、唾液等）
大体时间：2022年2月~2026年6月
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保留3-5ml生物标本用于检测和数据分析
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2022年2月~2026年6月
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图片
大体时间：2022年2月~2026年6月
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对MRI、MRA、SWI、DTI等影像数据进行分析，具体使用的指标应根据人工智能计算的结果进行调整，并根据使用的指标调整单位。
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2022年2月~2026年6月
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脑电图
大体时间：2022年2月~2026年6月
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平均频率、相对功率、绝对功率、电极相关性、相干性、时频分析等
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2022年2月~2026年6月
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其他相关标记
大体时间：2022年2月~2026年6月
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其他一些标记还有待研究和发现，具体使用的指标应根据人工智能计算的结果进行调整，单位应根据使用的指标进行调整。
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2022年2月~2026年6月
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合作者和调查者
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (估计的)
研究完成 (估计的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
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