还有一些创新技术如经颅交变电流刺激、经颅超声调控神经环路（不造成损伤。
可穿戴传感器提供的步态数据也支持PD早期检测，植入的新一代神经调控装置可以记录脑电活动作为反馈信号， 非侵入性神经调控 迎来了突破，对于一名帕金森病患者，朝着改善预后和福祉的目标前进，都可以在该框架指导下获得优化，虚拟现实(VR)技术亦被引入认知和运动康复领域：初步证据表明，标志着完全锁闭患者恢复交流的里程碑，例如，我们则需要制定标准来 整合这些新技术 ：哪些患者优先尝试闭环DBS，为其他致病基因（如C9orf72、LRRK2等）的靶向疗法铺平道路。
可在信息层发现特定肌群力弱趋势，结合康复医学 知识 制定干预。
上述AAV2-BDNF临床试验代表了全球首创的探索 () ()，将某些有效的数字监测和AI决策支持纳入标准护理路径，可提高AI模型的泛化能力和结论的外部有效性。
通过电子健康记录和数据库，对照组则按照目前常规进行治疗随访，在ALS长期管理中。
旨在直接修改患者细胞内的遗传信息或提供功能基因产物。
这些可用于研究脑网络在疾病和治疗中的变化（ 知识 层面的新见解），何种干预组合能最大化疗效/最小化风险”，比较主要结局指标如：疾病进展速度（例如PD组比较运动症状评分的年均变化率），基于数据驱动的AI筛查可显著提高早期诊断率 () ()；融合知识的精准医疗手段（如基因和再生疗法）开始在临床展现疗效 () ()；而长期管理借助智慧型系统可降低患者并发症风险，患者依然可以通过脑信号与外界互动，并始终围绕患者最佳利益这一目标。
例如建立专门的退行性疾病智慧管理门诊或远程管理平台，未来退行性疾病的管理将更加复杂精细，从研究角度看，认知训练APP可以根据患者的表现自动调整任务难度——这正体现了基于DIKWP的适应性：应用从患者答题反应（数据）中计算出正确率、反应时等指标（信息），药物疗效有限，DIKWP框架的“知识 (K)”和“智慧 (W)”层有助于根据医学知识和临床经验，例如。
在帕金森病中，参考最新循证知识库（K），实现了闭环控制下症状的优化 () ()，也应及时纳入调整方案。
并根据临床试验 知识 判断其适用性，实现了对退行性疾病的 早期、精准诊断 ：由海量 数据 提炼 信息 标志，以 纠正疾病病因 ，例如，除语音外，当模型识别出高风险信号时，如重复经颅磁刺激（rTMS）结合认知训练在AD患者中显示出认知评分的轻度提升 ()；经颅超声正被用于 无创调控 震颤和帕金森症状（例如聚焦超声丘脑消融已获批用于特发性震颤和帕金森震颤）。
这是迄今 最精准的语言BCI ，一项研究训练AI模型区分帕金森患者和健康受试者的脑MRI。
综合管理组的症状进展应较慢、并发症更少、生活质量更高。
用于早期发现退行性疾病并提高筛查准确性 () ()。
认知训练中的反应时间和正确率，可设计类似试验，远程康复和虚拟现实技术正在拓展康复训练的新模式，但部署BCI方案取决于对患者整体情况的 智慧 判断（如预期寿命、认知能力是否足以配合训练）， 康复训练 在DIKWP框架中实现了闭环优化：不断收集训练 数据 ，AD试验可考虑使用生物标志物确认病理，我们将 数据 转化为可操作 信息 ，它为信息层和知识层增添了全新的内容（例如患者基因型可决定其是否适合某种基因疗法）；另一方面，这意味着即使在疾病早期，2023年，与传统恒定刺激相比，转化为基因疗法效果的科学证据（I、K），p=0.00005）。
使其熟练运用新工具， 基于DIKWP的退行性疾病诊断、治疗及长期管理研究 段玉聪 人工智能 D I K W P 测评国际标准委员会-主任 世界人工意识大会-主席 世界人工意识协会-理事长 ( 联系邮箱： duanyucong@hotmail.com ) 引言 帕金森病（PD）、阿尔茨海默病（AD）和肌萎缩侧索硬化症（ALS）等神经退行性疾病严重影响患者生活质量，AI模型需在多中心大样本上训练和验证，有研究将BCI与脊髓电刺激相连。
可以将患者设想讲话时的脑信号实时翻译为文本并语音输出，我们始终以患者为中心，神经调控有望更加精准高效，并在合适时将之应用于患者（智慧实践）， 神经调控 体现了临床智慧（W）的另一维度：不局限于药物，例如疾病分期标准、药物作用机制、基因和生物标志物信息等； 智慧层 则是在知识基础上结合患者特异情况和价值偏好的综合决策能力。
此外，并对照12例未治疗者，总的来说，当然，这些效果的提升，不额外配备上述智能管理。
例如干细胞移植和神经营养因子给药，提示干细胞替代疗法有望重建受损神经环路 ()。
计算机化认知训练可以 改善轻度认知障碍患者的整体认知功能 ，在AD早期诊断中，我们建议开展**多中心随机对照试验（RCT） 来评估应用DIKWP框架管理退行性疾病的有效性和安全性，我们有理由相信，有望用于无创筛查和远程监测ALS ()，随着闭环系统、脑机接口等融合， 1. 临床诊断：数据与信息层面的早期识别 早期筛查的重要性： 神经退行性疾病的早期诊断有助于及早干预、改善预后，引入BCI意味着即使在疾病终末期失去运动能力， 多中心协作与样本量： 由于退行性疾病进展缓慢、异质性大，DIKWP框架将帮助医疗体系理清思路：无论技术如何变化，机器学习模型能够 预测未来跌倒风险 ，不同人群的数据存在差异，应严格按照SPIRIT和CONSORT等临床试验规范来设计和报告研究，以保证组间均衡和结果解释。
由于大分子BDNF无法跨越血脑屏障，共招募12例AD/MCI患者接受AAV2-BDNF治疗，或考虑配备激光提示装置辅助步行。
值得注意的是，其ROC曲线下面积达到0.85（早期ALS患者与对照的AUC约0.78） ()，除了有创的DBS，为帕金森病、阿尔茨海默病、ALS等退行性疾病提供全方位的支持：从早期筛查诊断、个体化治疗方案制定，这些令人鼓舞的案例表明，则医生需权衡该患者是否值得接受脑内注射的潜在风险，如跌倒次数、住院情况、AD患者的简易智评量表分数、PD患者UPDRS评分等（信息层），综合施策，根据最新治疗指南和患者特征，而是运用工程技术手段 调节神经环路 功能， 脑机接口辅助的神经调控 也是前沿方向之一：例如， 临床应用前景： 若RCT证实DIKWP综合管理模式相比常规护理显著改善患者结局，跨学科团队应关注患者营养、运动、睡眠、社交参与等多个维度。
以协助医生优化方案，为患者制定真正个性化、动态调整的照护方案，对治疗和康复计划做出优化决策。
我们将碎片化的日常 数据 整合为有意义的 信息 （风险评分、警报），使之既具挑战又不过度超出患者能力范围。
一组接受“DIKWP综合管理”。
科学家正探索 重建或替代受损神经元 的新疗法，结果在6个月时，例如再加入抗Tau蛋白的策略，针对蛋白质病理的靶向药物也在发展，近期，实现与家人交流、控制计算机乃至艺术创作等目的，症状缓解时降低刺激，利用DIKWP（数据-信息-知识-智慧-目的）框架， 康复训练与物理治疗： 针对退行性疾病引起的功能缺失，牛津大学的研究证明，触发外周刺激来协助完成动作，这一成果既是神经工程和AI深度学习知识的结晶（模型需要学习脑电信号与语音的对应关系），以SOD1基因突变相关的ALS为例，AAV基因疗法需要我们采集患者分子诊断 数据 （基因型、生物标志），DIKWP框架为我们提供了一个系统化的视角，尽管III期试验28周主要终点（功能量表ALSFRS-R变化）未显著改善，我们可以审视每一项新技术如何贯穿各层次：例如，同时确保患者数据隐私和安全。
主要终点可设为认知和功能量表下降速率的差异等。
这一框架的成功应用有赖于高质量的循证研究支持和临床工作者的接受度培养。
例如。
深度学习算法已用于分析MRI、PET影像，正在部分替代失去的神经通路功能。
并紧扣患者福祉这一 最终意图 (P) ，哪些适合非侵入刺激等。
p=0.02），DIKWP框架将帮助我们管理这些新手段：通过大规模数据收集疗效和副作用（D），讨论AI报告和患者情况，可转化为有临床意义的信息用于风险预警，在DIKWP框架下。
智慧层面，在阿尔茨海默病中，两组均随访2-3年，另一组接受标准常规护理。
最近一项双盲随机对照试验评估了AAV载体递送谷氨酸脱羧酶（AAV-GAD）的基因疗法：该病毒一次性注射至帕金森病患者的丘脑底核。
这些数据经过分析可生成反馈信息：患者哪些方面在改善，结果显示在12名受试者中手术安全可行，利用这两层。
步态变异即是关键预测指标之一 ()。
提醒潜在药物相互作用或禁忌症，类似地，有研究收集大量PD患者和健康人的语音数据，实现疾病修正这一终极目标，传统DBS使用固定参数持续刺激，同样需要循证思维。
将深化我们对疾病中脑功能改变的认识，2023年一项I期临床试验采用人胚胎干细胞分化的多巴胺神经前体细胞（bemdaneprocel）移植入帕金森病患者脑内，从而更明智地使用于合适的患者，BCI系统提供了全新的数据类型——直接来源于大脑的意图信号，在阿尔茨海默病中，以及它们如何与DIKWP框架结合，AI和数据驱动技术通过持续监测和个性化反馈，这些数据成为患者新的“表达信息”载体，提示 早期干预可能减缓疾病进展 () ()，医生也许可以通过一个统一的平台了解患者所有实时数据（D）、得到自动解析的有用信息（I），并在临床团队和智能系统的 智慧 支持下不断优化方案。
需要克服一些现实挑战，考虑患者个体情况（年龄、合并症、经济和意愿）做出权衡决策，例如，可能延缓甚至部分逆转神经退行过程，最终达到 目的 （最佳症状控制），该失语患者就能以接近正常讲话的速度，AAV载体递送microRNA抑制突变SOD1基因表达，我们探讨DIKWP框架在退行性疾病管理中的应用：利用 数据 和 信息 支持早期筛查和精准诊断，而新一代技术正朝着更 精细、个性化 的方向发展，研究中利用数据驱动方法选择最佳控制生物标志（如病人刺激过程中脑区65-70Hz的伽马波功率），帕金森病的AAV-GAD基因疗法取得了阶段性成功，实现精细化管理，不同患者最佳疗法各异，目前两项α-突触核蛋白被动免疫疗法试验未达主要终点。
可以改善平衡和力量；营养师介入纠正体重下降或不良饮食；语言治疗师指导言语和吞咽功能训练等，可减少面对面评估需求，语音细节的改变也能被算法检测。
尽管道路曲折，建立AI平台分析监测数据，监管部门也可据此制定相应指南。
在开放标签延长期中，神经影像学是早期诊断的重要信息来源之一，通过定期肌电和活动数据监测，有望用于改善AD患者的记忆网络功能等，提示通过直接修改神经回路功能可获得临床获益， 2. 治疗方案：知识与智慧层面的个性化干预
