综述：超越疾病本身：基于网络的自报告数字平台在轻度认知障碍研究和临床护理中的前景

（编辑推荐）本研究创新性地开发了整合多模态数字生物标志物（如语音、面部特征）与患者自报告的远程评估平台，用于轻度认知障碍（MCI）的鉴别和监测。结果显示面部特征（如唇部开合度）鉴别MCI的AUC达0.75，且患者自报的步态、睡眠问题及跌倒风险显著增高。该平台为神经退行性疾病早期干预提供了可扩展的新型评估范式。

　　

Abstract
传统神经退行性疾病临床试验依赖检查量表、功能评估和研究者报告，但这些工具可能无法全面反映干预效果。本研究提出创新解决方案：通过结合数字生物标志物与患者自报告，构建可远程评估MCI的网页平台。平台利用虚拟人引导完成23项任务，实时提取238项语音特征（如基频F0）、1450项面部特征（如唇部运动范围）及21项文本指标。结果显示，未校正的显著差异特征（P<.01）构建的分类模型AUC达0.75，其中面部特征（占10/13显著指标）鉴别力最强，如MCI患者唇部表面积增大而眉毛位置降低。自报告数据揭示MCI组认知（22 vs 7例）、步态（41 vs 35例）及跌倒（6 vs 1例）问题更突出，提示MCI可能伴随广泛神经功能衰退。

Participants and Methods
研究纳入旧金山退伍军人医疗系统的100例MCI与100例对照，通过电子病历ICD-10编码筛选。排除标准包括痴呆、脑血管病及精神类药物使用。平台采用5折交叉验证支持向量机分析，测试-重测信度阈值设为Pearson系数0.5。参与者通过虚拟人"Tina"完成语音任务（如元音延长）、认知测试（数字广度）及开放式健康问题描述，全程录制3分钟自报告音频。

Results
6周内完成招募，89%参与者满意度达"满意"以上。关键发现包括：

1. 面部生物标志物：MCI组最大唇部开合度增加15%（P<.001），眼睑闭合度降低；
2. 语音特征：图片描述任务中MCI组最低基频降低12Hz；
3. 自报告差异：记忆抱怨（18 vs 5例，P=.007）、言语问题（13 vs 7例）及焦虑症状更普遍；
4. 意外发现：MCI组跌倒风险为对照6倍，但现行指南未涵盖跌倒预防。

Discussion
该平台首次实现多模态生物标志物与自由文本自报告的整合分析，揭示MCI可能影响超出认知的广泛神经功能域。尤其值得注意的是：

• 面部运动学变化或反映早期神经退化病理，为前驱期筛查提供新思路；
• 自报告数据挑战传统MCI定义，显示功能损害可能被低估；
• 退伍军人群体中快速招募验证了平台的可及性优势。

Conclusion
这种"数字表型+患者叙事"的模式既传承了传统医学的个体化关怀，又突破诊所评估的时空限制。未来研究将探索该平台在疾病分期、疗效评估及健康公平性中的应用潜力，真正实现"见病更见人"的医疗愿景。