MSToronto 2026 · 前沿洞见丨从被动随访到主动监测：AI平台重塑多发性硬化疾病管理_

MSToronto 2026 · 前沿洞见丨从被动随访到主动监测：AI平台重塑多发性硬化疾病管理

发布时间：2026-10-31

2026年10月21日至23日，第10届ACTRIMS-ECTRIMS联合会议（MSToronto 2026）于加拿大多伦多召开。作为国际多发性硬化（MS）及相关神经免疫疾病领域的顶尖学术盛会，本届大会汇聚全球顶尖学者，围绕疾病的最新基础研究、临床诊疗与转化医学成果展开深入交流。

本届大会上，来自埃及艾赫拉姆加拿大大学的Nehal Khaled团队的一项研究成果入选大会交流，展示了一款人工智能（AI）驱动的移动平台MS-NeuroScore，通过客观评估运动表现与数字生物标志物，支持MS患者残疾进展的远程监测，为MS的连续随访提供了创新工具。

P0497丨MS-NeuroScore：用于MS连续监测与临床决策支持的AI平台

研究背景

MS是一种累及中枢神经系统的慢性神经疾病，可导致行动、平衡、上肢功能、认知、疲劳及情绪等方面的损害。当前的疾病进展监测主要依赖神经系统检查、磁共振成像（MRI）和扩展残疾状态量表（EDSS），这些手段需要线下临床访视，且可能无法捕捉患者状态的日常波动。基于智能手机的监测已成为生成客观数字生物标志物并实现真实世界连续评估的一种有前景的方法，然而，多数现有工具仅覆盖单一领域。

研究方法

MS-NeuroScore将AI驱动的视频分析、智能手机评估与患者报告结局整合为统一的远程监测平台，其工作流包含采集（视频、传感器、认知与情绪测试）、处理（MediaPipe标志点提取、机器学习模型与评分）和报告（EDSS参考评分与临床医生仪表板）三个层级。

图1 MS-NeuroScore平台的三层工作流（采集-处理-报告）

平台基于智能手机视频评估Romberg试验、串联行走与指鼻试验三个运动模块，经MediaPipe标志点提取转化为可解释特征；随机森林、梯度提升等模型用于分类运动正常与受损。平台还辅以2分钟步行测试、符号数字模态测试（SDMT）、疲劳严重程度量表（FSS）及医院焦虑与抑郁量表（HADS）。研究纳入200例来自Kasr Al-Ainy医院临床确诊的MS患者及健康对照，经伦理委员会批准并获取所有参与者的书面知情同意，所有评估均在专业神经科医生监督下完成；为规避数据泄漏，数据集在数据增强前完成拆分，仅以未见过的原始视频进行测试（n=49、43、95）。模型性能以准确率、敏感性、特异性、F1及曲线下面积（AUC）评估。

研究结果

MS-NeuroScore在所有运动评估模块中均表现强劲。串联行走的准确率为95.35%，AUC为0.991，敏感性为100%，特异性为90.00%；Romberg试验的准确率为91.84%，AUC为0.987，敏感性为84.62%，特异性为100%；指鼻试验的准确率为90.53%，AUC为0.949，敏感性为89.23%，特异性为93.33%，F1-score为0.928。

图2 各运动评估模块的模型性能

研究结论

MS-NeuroScore是用于MS远程监测的临床相关AI框架，为功能恶化的早期检测和更好的随访提供了一种可扩展的方法。

参考文献

1. Nehal Khaled, et al. MS-NeuroScore: An AI-Powered Platform for Continuous Monitoring and Clinical Decision Support in Multiple Sclerosis. MSToronto 2026. P0497.

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