帕金森病康复：AI可穿戴设备的应用综述！

AI支持的可穿戴设备在帕金森病患者的康复与运动功能评估领域发展迅速，但现有证据较为零散，临床整合应用有限，缺乏全面的系统性综合。近日，一项新研究旨在系统总结人工智能可穿戴设备在帕金森病康复及运动功能评估中的研究现状，描绘设备类型、监测指标、算法及临床应用特征，并识别研究空白与临床转化障碍。文章已发表在《Journal of Medical Internet Research》（医学互联网研究杂志）上。

干研究遵循PRISMA-ScR范围综述报告框架，系统检索建库至2025年12月的9个中英文数据库，包括中国国家知识基础设施、万方数据、中国医学信息中心、Cochrane图书馆、PubMed、Web of Science、CINAHL、Scopus和Embase。纳入2020年1月1日起发表的、招募帕金森病患者使用无创人工智能可穿戴设备进行康复、评估或监测的研究，文献类型包括学位论文和完整会议论文。采用混合方法评价工具评估方法学质量，并对设备特征、传感模式、算法及评估方法进行叙述性综合。共纳入66项研究，涉及约3579名受试者。

结果显示，可穿戴设备以多传感器模块、智能鞋垫和腕戴设备为主，加速度计是最常用的传感器。数据收集以被动方式为主，多数研究在实验室或临床环境中通过单次或短期测试完成。内部验证方法如留一法和k折交叉验证较为普遍，但外部验证极为罕见，设备校准及临床决策阈值的报告亦十分有限。灵敏度和准确性是最常报告的性能指标，反映出分析方法与结果报告存在显著异质性。

本研究系统整合了人工智能可穿戴设备用于帕金森病患者运动功能评估与康复的证据，并识别出概念验证研究与现实世界康复工作流程之间的关键转化差距。与以往主要关注监测功能或设备性能的综述相比，本研究更加强调康复应用和护士主导的实践转化，并提出了一个概念性的挑战与机遇框架，为设备和算法的设计、评估及报告提供参考，同时进一步强调了工作流集成和决策支持系统实施的关键考虑因素。
这些发现对于促进临床、家庭和社区环境下康复的连续性具有实际意义，并可能有助于指导护士提供持续监测、个性化随访和及时干预，从而提高康复管理的效率和可及性。
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