国内外使用机器学习对帕金森病进行预测的研究现状

近年来，国内外研究者对于帕金森病的机器学习预测研究进行了广泛的探索和实践。以下是一些研究成果的概述：

1. 2019年，中国南京医科大学的研究者使用机器学习模型对帕金森病的诊断进行了探索。他们使用了基于支持向量机（SVM）和多层感知器（MLP）的分类器，对高维磁共振成像（MRI）数据进行分析，并且提出了一种新的特征选择方法。实验结果表明，该方法能够有效地提高帕金森病的分类精度。

2. 2020年，美国西北大学的研究者使用深度学习模型对帕金森病的预测进行了研究。他们使用了卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM），对帕金森病患者的加速度计数据进行分析，并且提出了一种新的预测模型。实验结果表明，该模型能够准确地预测帕金森病的进展。

3. 2020年，中国南京师范大学的研究者使用机器学习模型对帕金森病的预测进行了探索。他们使用了基于决策树的分类器，对帕金森病患者的语音数据进行分析，并且提出了一种新的特征选择方法。实验结果表明，该方法能够有效地预测帕金森病的病情。

总体来说，机器学习在帕金森病预测方面的应用还处于初步阶段，但是已经取得了一些令人鼓舞的成果。未来，我们可以期待更多的研究者加入到这一领域，开展更加深入和系统的研究。