パーキンソン病（PD）の診断は、臨床症状、既往歴、神経学的評価に基づいて行われるが、これらの方法は主観的であり、専門家の判断に依存しているため、診断のばらつきや誤診のリスクが存在する。PDの予測に関する機械学習研究の多くは、音声や歩行パターンなど単一のモダリティに依存している。そこで研究チームは、マルチモーダルなデータセットを用いてPD予測を目的とした機械学習モデルを開発した。

9月5日付で、Current Research in Translational Medicineに発表された論文によると、5つの機械学習モデル（サポートベクターマシン、k近傍法、ロジスティック...