应用可以帮助诊断亨廷顿氏病

亨廷顿氏病是由单个基因中的遗传缺陷引起的，是一种进步性的脑部疾病，会导致不受控制的运动，情绪问题和思维能力的丧失。如果父母有基因，则每个儿子或女儿都有二分之一（50/50）遗传疾病的机会。成人发作的亨廷顿氏病是这种疾病的最常见形式，通常出现在一个人的三十多岁或四十年代中。亨廷顿疾病的成人发作形式的个体通常在体征和症状开始后约15到20年。亨廷顿疾病的一种不常见的形式称为少年形式，始于儿童或青春期。它还涉及运动问题以及心理和情感变化。

在欧洲，大约有2万人被诊断出患有亨廷顿。2015年在立陶宛注册了177例。

疾病的早​​期体征和症状可能包括烦躁，抑郁，小规模运动，协调不佳以及学习新信息或做出决定的麻烦。所有这些都难以注意。KTU博士生Andrius Lauraitis说：“我们的应用程序针对早期检测 - 我们正在尝试诊断这种疾病。”

Lauraitis博士学位论文教授Rytis Maskeliunas的科学主管强调了智能应用程序的支持性。据他介绍，该应用程序提供了其他信息并允许自动化该过程，但没有试图替代医学诊断。该应用程序是独一无二的，因为尚未研究这种疾病的技术设备。“由于该疾病的遗传性质，一个人可能知道他或她处于风险群体中，但尚不清楚何时以及是否会爆发这种疾病。当发现早期症状时，建议该人与医生联系。尽管亨廷顿氏病尚无已知的治疗方法，但据估计，如果早期诊断出该疾病，患者可以获得3 - 16年的健康生活。” Maskeliunas教授说。

神经损伤测试套件应用程序是Google Play上智能手机用户可用的各种测试的集合。该应用程序上的任务旨在评估用户的电动机，认知技能，以检测语音和能耗障碍。该应用程序还可以用于评估其他神经退行性疾病，例如帕金森氏症，阿尔茨海默氏症或痴呆症。

根据KTU科学家的说法，通常在医学实践中提供类似的诊断测试，但这是对该仪器进行数字化数字化的尝试。根据患疾病的风险程度，用户可以每周一次或更频繁地接受测试。他或她的数据存储在用户的个人资料中。KTU科学家开发的模型是根据疾病进展的指标来计算价值和预测。“例如，通过应用图理论的应用，3D图构造（立方体或立方体）的测试数字化。Lauraitis说，该算法正在比较两个图（一个由患者形成的示例性和一个图），以评估相似性的指标。”

科学家们强调，不同的退化性疾病有不同的症状 - 某些疾病是通过震颤或认知障碍诊断出的。因此，重要的是，神经损伤测试套件正在评估所有方面，可以检测到并增加诊断。该应用程序很容易获得，并且非常易于使用。“我们不想使用人们需要在口袋里携带的任何传感器。参加此测试所需的只是通常的智能手机或平板电脑。将来，我们计划拥有一个无形的工具，该工具将根据您的动作和类似参数来监视和评估您的状况。” Maskeliunas说。

研究人员计划扩大预测模型的概念和适用性，以便将其用于其他疾病。