パーキンソン病は振戦（ふるえ）や姿勢の保持困難など、運動障害が特徴的な神経変性疾患のひとつである。認知機能低下で広く知られるアルツハイマー病と並んで頻度の高い神経変性疾患で、日本においては特定難病に指定されている。
セルビアに所在するベオグラード大学の研究チームによると、適切なAIアルゴリズムを利用することでより効率的なパーキンソン病診断と評価が可能であるという。同チームがClinical Neurology and Neurosrugeryに公表するレビュー論文では、2007年から2019年に出版された48の関連論文を分析したとのこと。特に初期のパーキンソン病診断にアルゴリズムが有効であること、症状の重症度予測にはサポートベクターマシン（パターン認識能に優れる学習モデル）が最も価値ある成果を示していること、研究は互いに対象者・方法論・アウトカム測定で大きく異なっていること、アルゴリズムの妥当性を高めるには積極的な共同研究が好ましいこと、などが示されている。
パーキンソン病は40代頃の中年発症も多くみられるが、長く自立した生活を送るためにも、治療の有効性を高める早期発見が肝要となる。手の震えや動きの鈍さだけでは、パーキンソン病が強く疑われづらいことと、CT・MRIの一般脳画像検査では初期に著明な変化を伴いにくいことも、診断の遅れにつながっている。AIを利用した効果的なスクリーニング・診断・予後予測には、臨床医たちからの期待も大きいと言えるだろう。
