Umělá inteligence a chytré hodinky dokážou včas detekovat Parkinsonovu chorobu
Stručně
Konvergence chytrých hodinek a umělé inteligence vedlo k průlomu ve včasné detekci Parkinsonovy choroby.
Výzkumníci použili data z chytrých hodinek k identifikaci jedinců, u kterých by byla o sedm let později klinicky diagnostikována Parkinsonova choroba, což odhalilo pomalejší pohyby a zhoršenou kvalitu spánku.
Vedoucí studie, Dr. Kathryn Peall, zjistila, že model je přesný a odděluje Parkinsonovu chorobu od jiných stavů, které by mohly zhoršit pohyb.
Tato technologie má potenciál významně ovlivnit naše životy v budoucnu, umožní včasnou detekci a intervenci, personalizovanou zdravotní péči, lepší management nemocí, posílení postavení jednotlivců, pokrok ve výzkumu a zdravotní péči, prevenci a veřejné zdraví a rozhodování založené na datech.
Kombinace chytrých hodinek a umělé inteligence může přispět k lepším zdravotnickým postupům, preventivním opatřením a rozhodování na základě dat.
Konvergence chytrých hodinek a umělé inteligence umožnila výzkumníkům odhalit skryté poznatky o jednotlivcích, které byly dříve neznámé. Nyní se objevil přesvědčivý případ, který demonstruje potenciál této technologie.
Prostřednictvím analýzy dat chytrých hodinek vědci udělali průlom ve včasném odhalení Parkinsonovy choroby. Podařilo se jim identifikovat jedince, u kterých by byla o sedm let později klinicky diagnostikována Parkinsonova choroba. Data odhalila, že i roky před diagnózou tito jedinci vykazovali pomalejší pohyby a zhoršenou kvalitu spánku.
Aby toho dosáhli, výzkumníci trénovali modely ML, aby odlišili pacienty s Parkinsonovou chorobou od běžné populace. Porovnáním svých zjištění s modely založenými na genetice, chemii krve, životním stylu nebo známých prodromálních symptomech, jako je zácpa nebo ztráta čichu, modely trénované na akcelerometrických datech z chytrých hodinek prokázaly vynikající výkon v diagnostice Parkinsonovy choroby.
Hlavní autorka studie, Dr. Kathryn Peall, řekl BBC News že se zdálo být přesné a oddělovalo Parkinsonovu chorobu od jiných stavů, které by mohly zhoršit pohyb, jako je stáří nebo křehkost.
Jako výhodu práce s datovým souborem, jako je UK Biobank, uvedla: „Porovnali jsme náš model s řadou různých poruch, včetně jiných typů neurodegenerativních poruch, lidí s osteoartrózou a dalších pohybových poruch.
Nicméně „vždy zůstane individuální a osobní volbou“, zda by lidé měli být informováni, že měli Parkinsonovu chorobu roky předtím, než se objevily příznaky.
Využitím množství dat shromážděných prostřednictvím chytrých hodinek mohou jednotlivci získat cenné poznatky o svém zdraví a případně dříve vyhledat vhodnou lékařskou pomoc.
Dr. Sirwan Darweesh, neurolog z neurologického oddělení na Erasmus University School of Medicine v Rotterdamu, Dr. věnovala rozsáhlý výzkum studiu nástupu a progrese Parkinsonovy choroby. V roce 1990 zahájil tým výzkumníků z univerzity komplexní studii s cílem sledovat zdraví všech obyvatel starších 55 let v Omordu, čtvrti v Nizozemsku. V rámci této studie se Dr. Darweesh konkrétně zaměřil na skupinu sta jedinců, u kterých byla nakonec diagnostikována Parkinsonova choroba.
Na základě výzkumu Dr. Darweeshe bylo zjištěno, že patologie Parkinsonovy choroby se projevuje více než dvě desetiletí před stanovením klinické diagnózy. Ve většině případů jsou počáteční příznaky patrné přibližně deset let před dosažením oficiální diagnózy. Dr. Darweesh sdílí obavy vyjádřené Grandasem, že Parkinsonova choroba je často diagnostikována v pozdní fázi, kdy jsou terapie modifikující onemocnění méně účinné. Pravděpodobným důvodem této neúčinnosti je to, že patologie onemocnění je v tomto bodě již značně pokročilá, přičemž více než 60 % životně důležitých dopaminergních mozkových buněk je v době diagnózy vyčerpáno.
Jedním z omezení nedávného výzkumu je, že chytré hodinky zaznamenávaly aktivitu pouze po dobu jednoho týdne. Pokud by však byl tento přístup aplikován v reálném prostředí, nepřetržitý sběr dat po delší dobu by mohl zvýšit přesnost varovných signálů. Před současnou prací Dr. Sandora využívala skupina vědců ve Spojených státech umělou inteligenci k identifikaci vzorů v datech chytrých hodinek. Využili také vzorek z britské Biobanky se zaměřením na pacienty, kteří již měli diagnózu Parkinsonovy choroby. Mezi zúčastněnými výzkumníky neurolog Dr. Karl Friedl zdůrazňuje, že celý týden sledování pohybových vzorců stačí k odhalení jedinců, u kterých je pravděpodobné, že se rozvine Parkinsonova choroba. Při pohledu z širší perspektivy Dr. Friedl zdůrazňuje, že analýza pohybu jednotlivce může poskytnout cenné poznatky o různých aspektech jejich zdraví a duševní pohody. V kombinaci s objevujícími se prodromálními rysy spojenými s Parkinsonovou nemocí, jako je anosmie, poruchy REM spánku a deprese, mají prediktivní algoritmy v našem rozvíjejícím se světě umělé inteligence obrovský potenciál.
Studie chytrých hodinek také shromáždila údaje o spánkových vzorcích od vzorku 65,000 XNUMX jedinců. Umělá inteligence opět prokázala schopnost detekovat změny v délce a kvalitě spánku, a to jak u těch, kteří již měli diagnostikovanou Parkinsonovu chorobu v době záznamu aktivity, tak i u těch, kteří byli diagnostikováni až po letech. Podle Dr. Sandora data z chytrých hodinek odhalila, že jednotlivci zažívají častější probouzení v noci a delší dobu spánku několik let před diagnózou Parkinsonovy choroby. Kombinací denních a nočních dat by akcelerometry mohly lékařům nabídnout možnost zasáhnout a potenciálně zpomalit progresi onemocnění.
Výše popsaná technologie, konvergence chytrých hodinek a umělé inteligence pro včasné odhalení Parkinsonovy choroby, má potenciál významně ovlivnit naše životy v budoucnu. Zde je několik způsobů, jak tato technologie může změnit:
- Včasná detekce a intervence: Využitím dat shromážděných z chytrých hodinek a využití pokročilých algoritmů strojového učení mohou jednotlivci získat včasné informace o svém zdravotním stavu. Včasná detekce Parkinsonovy choroby nebo jiných podobných stavů umožňuje včasnou intervenci, potenciálně zlepšit výsledky léčby a kvalitu života.
- Personalizovaná zdravotní péče: Integrace chytrých hodinek a umělé inteligence umožňuje personalizovaná řešení zdravotní péče. Díky nepřetržitému sledování a analýze zdravotních údajů mohou jednotlivci dostávat přizpůsobená doporučení, intervence a preventivní opatření na základě jejich specifických zdravotních vzorců a rizik. Tento personalizovaný přístup má potenciál zlepšit celkovou pohodu a léčbu nemocí.
- Vylepšená léčba nemocí: Chytré hodinky vybavené algoritmy poháněnými umělou inteligencí mohou poskytovat zpětnou vazbu a připomenutí v reálném čase osobám s Parkinsonovou chorobou nebo jinými chronickými onemocněními. Tato podpora může pomoci při zvládání příznaků, léčebných plánů, cvičebních rutin a dalších základních aspektů zvládání onemocnění, což v konečném důsledku zlepšuje celkovou kvalitu života pacientů.
- Posílení jednotlivců: Technologie umožňuje jednotlivcům, aby se aktivně podíleli na jejich zdraví a pohodě. Poskytnutím přístupu k personalizovaným zdravotním informacím mohou jednotlivci činit informovaná rozhodnutí o svém životním stylu, vyhledávat včasnou lékařskou pomoc a aktivně se podílet na své vlastní cestě za zdravotní péčí.
- Pokrok ve výzkumu a zdravotnictví: Obrovské množství dat shromážděných prostřednictvím chytrých hodinek a analyzovaných pomocí algoritmů AI může přispět k pokroku v lékařský výzkum. Výzkumníci mohou získat cenné poznatky o progresi onemocnění, identifikovat nové biomarkery a vyvinout účinnější léčbu. Tato technologie má potenciál urychlit lékařský výzkum a zlepšit zdravotnickou praxi.
- Prevence a veřejné zdraví: Včasné odhalení Parkinsonovy choroby a dalších zdravotních stavů prostřednictvím chytrých hodinek a umělé inteligence může přispět k preventivním opatřením a iniciativám v oblasti veřejného zdraví. Identifikací vysoce rizikových jedinců mohou poskytovatelé zdravotní péče a tvůrci politik implementovat cílené intervence a strategie ke snížení celkové zátěže nemocí.
- Rozhodování založené na datech: Bohatství dat shromážděných z chytrých hodinek lze využít k informování o politikách a strategiích zdravotní péče. Agregovaná a anonymizovaná data mohou poskytnout cenné poznatky o trendech v oblasti zdraví populace, což umožňuje zdravotnickým systémům efektivněji přidělovat zdroje, identifikovat vznikající zdravotní rizika a vyvíjet intervence založené na důkazech.
Přečtěte si další související novinky:
Odmítnutí odpovědnosti
V souladu s Pokyny k projektu Trust, prosím vezměte na vědomí, že informace uvedené na této stránce nejsou určeny a neměly by být vykládány jako právní, daňové, investiční, finanční nebo jakékoli jiné formy poradenství. Je důležité investovat jen to, co si můžete dovolit ztratit, a v případě pochybností vyhledat nezávislé finanční poradenství. Pro další informace doporučujeme nahlédnout do smluvních podmínek a také na stránky nápovědy a podpory poskytnuté vydavatelem nebo inzerentem. MetaversePost se zavázala poskytovat přesné a nezaujaté zprávy, ale podmínky na trhu se mohou bez upozornění změnit.
O autorovi
Damir je vedoucí týmu, produktový manažer a editor ve společnosti Metaverse Post, pokrývající témata jako AI/ML, AGI, LLM, Metaverse a Web3- související obory. Jeho články přitahují každý měsíc masivní publikum čítající více než milion uživatelů. Jeví se jako odborník s 10 lety zkušeností v oblasti SEO a digitálního marketingu. Damir byl zmíněn v Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto a další publikace. Jako digitální nomád cestuje mezi SAE, Tureckem, Ruskem a SNS. Damir získal bakalářský titul z fyziky, o kterém se domnívá, že mu dal dovednosti kritického myšlení potřebné k úspěchu v neustále se měnícím prostředí internetu.
Další články
Damir je vedoucí týmu, produktový manažer a editor ve společnosti Metaverse Post, pokrývající témata jako AI/ML, AGI, LLM, Metaverse a Web3- související obory. Jeho články přitahují každý měsíc masivní publikum čítající více než milion uživatelů. Jeví se jako odborník s 10 lety zkušeností v oblasti SEO a digitálního marketingu. Damir byl zmíněn v Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto a další publikace. Jako digitální nomád cestuje mezi SAE, Tureckem, Ruskem a SNS. Damir získal bakalářský titul z fyziky, o kterém se domnívá, že mu dal dovednosti kritického myšlení potřebné k úspěchu v neustále se měnícím prostředí internetu.
