Evaluarea bolii Parkinson pe bază de smartphone folosind analiza video facială și IA explicabilă
Un studiu de învățare automată a evaluat caracteristici din videoclipuri faciale din selfie-uri de pe smartphone pentru a prezice prezența bolii Parkinson, severitatea și funcția motorie la 40 de participanți, utilizând modele XGBoost și Random Forest. Mișcările buzelor și gurii s-au dovedit a fi cele mai discriminative caracteristici, cu o acuratețe a clasificării de 77% și o eroare pătratică medie de rădăcină de 1,30 pentru scala Hoehn & Yahr.