人工智能（AI）正在迅速重塑医疗保健领域，解锁了新的诊断、治疗和患者护理的可能性。
特别是在对抗帕金森病方面，AI变得越来越重要，而像亚马逊网络服务（AWS）这样的云计算平台在研究、诊断和治疗的新时代中发挥着核心作用。
历史上，帕金森病专家主要依赖于物理观察，但如今，数据驱动的洞察力使医疗保健提供者能够更好地理解该疾病，识别其原因，并提供更有效的护理。
据世界卫生组织称，目前全球有超过1000万人患有帕金森病，预计每25年发病率将翻一番，因此提高诊断和治疗的紧迫性日益增加。
然而，帕金森病的根本原因仍然未知，目前的治疗方法主要集中在补充丢失的多巴胺，而不是防止神经元退化，这突显了早期准确诊断的关键重要性。误诊不仅会延迟适当的治疗，而且如果给予错误的药物还会加重症状。
这就是AI和云计算技术正在证明其变革性的领域。通过处理大量数据集并大规模应用机器学习模型，研究人员正在揭示以前无法触及的帕金森病的遗传和生物学基础。
一个重大突破来自位于加利福尼亚的Ultima Genomics公司，该公司使用AWS基础设施为其下一代DNA测序平台提供支持。通过结合定制算法和可扩展的计算能力，该公司已将全人类基因组测序的成本从大约1000美元降至100美元。这一创新有助于识别与帕金森病相关的遗传标记，这些标记被认为占所有病例的15%左右，从而实现早期诊断，并可能为预防性基因疗法铺平道路。
除了遗传学之外，托管在云端的AI工具还用于分析大脑生物标志物。医学成像公司Icometrix在其AWS上重新设计了深度学习管道，以使用先进的MRI扫描跟踪脑组织体积的变化。这些见解使临床医生能够更准确地监测疾病的进展，同时减少神经数据的分析时间和成本。
另一个开创性的举措是由艾伦研究所领导并在AWS上托管的大脑知识平台。这个开源数据库旨在通过分析超过2000亿个细胞的特性来绘制大脑的细胞水平图谱。通过利用AI和高性能计算工具（如Amazon SageMaker），研究人员正在解码不同细胞类型的特征，并观察它们在神经系统疾病（如帕金森病）中的变化。
据艾伦脑科学研究所高级研究员Ed Lein博士介绍，这一平台将使科学家能够识别哪些细胞类型最脆弱以及如何针对它们以防止退化，从而可能开辟全新的治疗途径。
AI还在增强个体化治疗。深部脑刺激（DBS）是一种向大脑特定区域传递电脉冲的技术，越来越多地由AI支持，以根据个体神经活动量身定制治疗方案。这改善了治疗效果，减少了侵入性，并最小化了副作用，使DBS对更广泛的患者群体更加可行。
AWS认为，真正解决帕金森病需要多方面的方法：早期检测、改进诊断、深入的生物学理解以及更有效的治疗选择。AI和云计算技术正在加速所有这些领域的进展，使协作研究、尖端诊断和全球范围内的实时数据分析成为可能。
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