综述：无症状疾病中的数字健康

《Revue Neurologique》：Digital health in presymptomatic diseases

数字技术通过传感器和应用程序检测帕金森、阿尔茨海默病等神经退行性疾病早期迹象，评估运动、认知、眼动等参数，当前证据显示其在预临床阶段筛查中潜力显著，但仍面临数据隐私、临床验证不足及缺乏通用诊断标准等挑战。

　　在当今科技迅猛发展的背景下，越来越多的数字工具被应用于医学领域，尤其是神经学的临床实践中。智能手机、可穿戴设备以及其他消费类电子产品，因其内置的多种传感器，已经成为检测神经功能异常的重要手段。这些设备不仅能够帮助医生在临床环境中更准确地评估患者的病情，还能够在患者日常生活中持续监测潜在的神经功能变化，为早期发现神经退行性疾病提供了新的可能性。本文旨在探讨数字技术在检测神经退行性疾病早期阶段（即临床前阶段）中的应用，分析其当前的科学证据，并展望其未来的发展方向。

### 临床前阶段的定义与重要性

许多神经退行性疾病，如阿尔茨海默病、帕金森病和多发性硬化症，都有一个临床前阶段。在这个阶段，患者的病理变化已经开始，但尚未出现明显的临床症状。因此，传统的临床检查可能无法发现任何异常，而患者本人也往往没有意识到自己正处于疾病的早期阶段。然而，这一阶段对于疾病的干预具有重要意义。如果能够在临床前阶段就识别出患者，就可以提前引入疾病修饰疗法（DMT），从而提高治疗效果，改善长期预后。

例如，在多发性硬化症（MS）中，临床前阶段被称为“影像学孤立综合征”（RIS）。RIS是指在无明显神经系统症状的情况下，通过磁共振成像（MRI）发现脑或脊髓中的病变。研究表明，在RIS患者中，使用数字工具可以检测到一些细微的运动和视觉功能异常，如手指敲击速度减慢、双侧协调能力下降以及眼动异常等。这些发现表明，数字技术在检测神经退行性疾病的临床前阶段具有重要的潜力。

### 数字工具的应用方式

数字工具在检测临床前神经疾病中的应用可以分为两种主要方式：主动数据采集和被动数据采集。

**主动数据采集**是指患者在特定的时间点或通过特定的任务进行数据输入。例如，使用智能手机应用程序评估语音、步态、手指敲击速度和反应时间等。这些主动数据采集方法可以在门诊环境中进行，患者通过简单的任务完成评估，而医生则可以利用这些数据进行更详细的分析。这种方法的优势在于数据的标准化和可控性，能够为医生提供可靠的评估结果。

**被动数据采集**则涉及对患者日常行为的持续监测，例如通过智能手机记录患者的活动模式、社交媒体行为、语音和文字交流等。这种方法能够提供更全面的数据，帮助医生了解患者在日常生活中的行为变化。然而，被动数据采集也存在一些挑战，如数据的异质性和隐私问题。这些数据可能包含大量的个人信息，因此需要严格的隐私保护措施。

### 临床前神经疾病的检测证据

目前，已有大量研究表明，数字工具在检测临床前神经疾病方面具有显著的潜力。例如，在帕金森病（PD）的临床前阶段，即“原发性快速眼动睡眠行为障碍”（iRBD）中，使用数字工具可以检测到一些细微的异常。这些异常包括语音变化、姿势性震颤、步态距离减少等。通过分析这些数据，医生可以更早地识别出可能发展为帕金森病的患者。

在多发性硬化症（MS）的临床前阶段，即RIS中，数字工具的应用也取得了显著成果。例如，使用连接手套进行手部功能评估，可以检测到手指敲击速度减慢和双侧协调能力下降等异常。此外，视频眼动追踪（VOG）技术也被用于检测RIS患者的细微眼动异常，如眼动幅度异常、平滑追踪受损和反向眼动任务中的错误率增加等。这些发现表明，数字工具在检测多发性硬化症的临床前阶段具有重要的应用价值。

在阿尔茨海默病（AD）的临床前阶段，数字工具的应用主要集中在认知功能评估上。例如，使用智能手机应用程序进行认知测试，可以检测到认知功能的细微变化，如空间导航能力下降和学习效应减弱等。此外，语音分析也被用于检测AD的临床前阶段，通过分析语音的语法复杂性和词汇频率，可以发现一些潜在的异常。这些研究结果表明，数字工具在检测阿尔茨海默病的临床前阶段同样具有重要的应用价值。

### 未来的发展方向

尽管数字工具在检测临床前神经疾病方面已经取得了一些进展，但仍存在一些挑战和限制。首先，从科学角度来看，需要更多的研究来验证这些数字工具的准确性和可靠性。目前的研究虽然显示出一些显著的差异，但大多数研究的样本量较小，且纳入标准和评估方法存在一定的异质性。因此，未来需要更大规模的样本研究，以确认这些数字工具的临床价值。

其次，从实际应用角度来看，数字工具的普及和推广仍面临一些障碍。例如，许多数字工具尚未被批准为医疗设备，且大多数研究仍然处于初步阶段。此外，数据的隐私保护和伦理问题也是需要解决的重要方面。被动数据采集可能涉及大量的个人信息，因此需要制定相应的隐私保护政策和伦理规范，以确保数据的安全性和合规性。

最后，从临床实践的角度来看，数字工具的实施需要与现有的医疗体系相结合。例如，如何将这些数字工具的数据整合到电子病历系统中，如何确保医生能够有效地使用这些数据进行诊断和治疗，都是需要进一步探讨的问题。此外，还需要考虑如何提高患者对这些数字工具的接受度和依从性，以确保其在实际应用中的有效性。

### 结论

数字技术为检测临床前神经疾病提供了新的可能性。通过主动和被动数据采集，医生可以更早地发现患者的细微异常，从而为疾病的早期干预提供依据。然而，要实现这一目标，还需要克服一些科学、技术和伦理上的挑战。未来的研究应着重于提高数字工具的准确性和可靠性，确保其在临床实践中的有效应用，并解决数据隐私和伦理问题。只有这样，数字技术才能真正成为神经学领域的重要工具，为患者的健康提供更好的保障。