手握力可以揭示一个人的很多信息，包括神经退行性疾病是否即将发作，以及进展如何。在发表在《科学报告》杂志上的一项研究中，IBM的研究人员描述了一种可穿戴系统，一种指甲传感器，它可以测量一个人的指甲如何弯曲和持续移动(握力的一个关键指标)，以及可以从这些指标中得出健康状态洞察的机器学习模型。
正如该研究的合作者Stephen Heisig和Katsuyuki Sakuma在一篇博客文章中指出的那样，在医学文献中，握力不仅与帕金森病患者的药物疗效有关，而且与心血管健康、精神分裂症患者的整体认知功能以及老年病学的全因死亡率有关。他们声称，指甲监测是老年患者的理想选择。
事实证明，指甲为人体的躯体感觉系统提供了一个有价值的结构。当人们在一天的时间里,在环境中移动时，指尖上的神经元作为压力、温度和纹理反馈的几乎恒定的来源 。
因此，他们建立了一个应变计传感器系统，用来测量用粘合剂粘在研究对象指甲上的物体上的应变量。同时，他们还建立了一个小型计算机系统，对这些传感器记录下来的应变值进行采样。除了应变计，传感器包还包含一个带有无线天线板的微控制器、一个硅假体、一个加速度计板和一个硬币电池。
指甲传感器
当上述电脑收集数据时，它与智能手表进行通信，智能手表将信息通过蓝牙发送到配对的iPhone上，然后发送到基于云的机器上，以进行保留、分析和模型训练。在局部地区，推断模型将这些数据与帕金森病的三个公认症状相关联：运动迟缓(运动缓慢)、震颤和运动障碍(自主运动异常)。
相当数量的人工智能研究涉及到帕金森病的预测。瑞士苏黎世机器人与智能系统研究所的研究人员最近发表了一篇论文，描述了一种人工智能系统，这种系统可以通过基于智能手机的测试来诊断帕金森病，这些测试旨在测量运动、语言、手指灵活性和空间记忆障碍。此外，牛津大学的科学家展示了一种机器学习模型，能够自动检测出快速眼动(REM)睡眠行为障碍(RBD)，这是帕金森病的早期预测指标。
与此同时，中国巨头腾讯最近与医疗保健公司美敦力(Medopad)和伦敦国王学院医院帕金森卓越中心合作，开发了一款人工智能驱动的软件，可以在几分钟内检测出帕金森氏症的症状，使用智能手机摄像头监控患者的精细运动。
