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量化震顫或小腦性共濟失調患者的震顫程度。這使您可以定量跟踪因治療引起的症狀變化。
人工智能(AI)可以預測震顫的類型是否接近三種類型之一:小腦,震顫或正常。
操作方法
在A4紙上打印指定的PDF文件,並以紅色(例如簽字筆)從外部繪製螺旋線。
啟動此應用並使用智能手機拍照。
關於結果
“長度”表示打印的螺旋線與手寫紅筆螺旋線長度之間的比率。如果它是105%或更高,則估計是異常的,但估計有110%的人處於正常範圍內。
“偏差”表示印刷螺旋和手寫紅筆螺旋之間的“偏差”區域。如果大於或等於1000mm 2,則估計是異常的,但是據估計,最大1500mm 2處於老年人的正常範圍內。
推測診斷的可能性
*小腦型(CD):由小腦共濟失調引起的震顫型。
*震顫類型(ET):姿勢性震顫類型,包括基本震顫和擴大的生理震顫。
*普通型(NL):在正常範圍內。
顯示以上三個概率。請注意,根據所使用的設備,診斷的可能性可能會有所不同。
由於AI診斷的準確性仍處於70-80%的較低水平,因此AI診斷只是輔助工具之一。請考慮在必要時前往醫療機構或向專家介紹。
對於上述所有結果,此應用的創建者不承擔任何責任。
更新日期
2023年10月24日
醫療
資料安全性
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