人工智能在诊断中的应用前景被医学界看好。一种称为数据表型的疾病诊断方法推翻了精神疾病诊断的传统定义。数据表型是根据从人们的语言选择，人们的睡眠方式到打电话给朋友的频率等数据进行的。通过数字表型，个人与数字科学的结合会影响从诊断，治疗到慢性疾病管理的整个疾病范围。在精神病学领域引入数字表型可以更紧密，连续地测量患者日常生活中的各种生物统计学信息，例如情绪，活动，心率和睡眠，并将这些信息与临床症状相关联，从而改善临床实践。最近，发表在《混沌》杂志上的一项新研究表明，在智能手机的触摸屏上跟踪多发性硬化症（MS）类型患者的方式变化可能是监测神经系统变性的有用方法。在键盘上打字是一个相对复杂的活动，涉及许多不同的大脑区域，这些区域可以有效地协同工作。从总体速度的类型到各个击键之间的轻微停顿，这些随时间变化的微小动态变化可以用作神经退行性疾病进展的早期预警信号。阿姆斯特丹大学医学中心的研究人员现在已经开发了一种智能手机应用程序，该应用程序可以被动地跟踪用户击键随着时间的变化。这项新研究招募了少数MS患者和健康对照。对该队列进行了12个月的随访，以观察击键动态的变化是否与疾病的退行性进展有关。目前，这项初步研究的结果已经证实，击键动力学的可量化变化与MS疾病活动的临床相关变化是一致的。研究人员说，如果医生可以使用类似于击键的方法来更连续地监视患者，则他们可以更好地预测何时需要新的治疗方法。实际上，监测诸如多发性硬化（MS）之类的慢性疾病的疾病活动对于帮助临床医生跟踪疾病的进展以及任何治疗或干预是必不可少的。无疑，从数据表型的角度来看，这项研究提供了一种新的无创方式。