AI og smartwatches kan opdage Parkinsons sygdom tidligt
Kort sagt
Konvergensen af smartwatches og AI har ført til et gennembrud inden for tidlig påvisning af Parkinsons sygdom.
Forskere brugte smartwatch-data til at identificere personer, der ville blive klinisk diagnosticeret med Parkinsons syv år senere, hvilket afslørede langsommere bevægelser og nedsat søvnkvalitet.
Studiets hovedforfatter, Dr. Kathryn Peall, fandt modellen nøjagtig og adskiller Parkinsons sygdom fra andre tilstande, der kan hæmme bevægelsen.
Teknologien har potentialet til at påvirke vores liv markant i fremtiden, hvilket muliggør tidlig opdagelse og intervention, personlig sundhedspleje, forbedret sygdomshåndtering, styrkelse af individer, fremskridt inden for forskning og sundhedspleje, forebyggelse og folkesundhed og datadrevet beslutningstagning.
Kombinationen af smartwatches og kunstig intelligens kan bidrage til bedre sundhedspleje, forebyggende foranstaltninger og datadrevet beslutningstagning.
Konvergensen mellem smartwatches og kunstig intelligens har gjort det muligt for forskere at afsløre skjulte indsigter om individer, der tidligere var ukendte. Nu er der dukket en overbevisende sag op, der viser potentialet i denne teknologi.
Gennem analyse af smartwatch-data, forskere har fået et gennembrud i den tidlige opdagelse af Parkinsons sygdom. De var i stand til at identificere personer, der ville blive klinisk diagnosticeret med Parkinsons syv år senere. Dataene afslørede, at selv år før diagnosen udviste disse personer langsommere bevægelser og nedsat søvnkvalitet.
For at opnå denne bedrift trænede forskerne ML-modeller til at skelne dem med Parkinsons sygdom fra den generelle befolkning. Ved at sammenligne deres resultater med modeller baseret på genetik, blodkemi, livsstil eller kendte prodromale symptomer såsom forstoppelse eller tab af lugt, demonstrerede modellerne trænet på accelerometridata fra smartwatches overlegen præstation i diagnosticering af Parkinsons sygdom.
Studiets hovedforfatter, Dr. Kathryn Peall, fortalte BBC News at det så ud til at være præcist og adskille Parkinsons sygdom fra andre tilstande, der kunne hæmme bevægeligheden, såsom alderdom eller skrøbelighed.
Som en fordel ved at arbejde med et datasæt som den britiske biobank sagde hun: "Vi sammenlignede vores model på tværs af en række forskellige lidelser, herunder andre typer neurodegenerative lidelser, mennesker med slidgigt og andre bevægelsesforstyrrelser, blandt andre."
Det "vil altid forblive et individuelt og personligt valg", om folk skal informeres om, at de havde Parkinsons år før symptomerne viste sig.
Ved at udnytte det væld af data, der er indsamlet gennem smartwatches, kan enkeltpersoner få værdifuld indsigt i deres helbred og potentielt søge passende lægehjælp hurtigere.
Dr. Sirwan Darweesh, en neurolog fra afdelingen for neurologi ved Erasmus University School of Medicine i Rotterdam, har dedikeret omfattende forskning til at studere debut og progression af Parkinsons sygdom. I 1990 indledte et team af forskere fra universitetet en omfattende undersøgelse med det formål at overvåge sundheden for alle beboere over 55 år i Ommord, et kvarter i Holland. Inden for denne undersøgelse fokuserede Dr. Darweesh specifikt på en gruppe på hundrede individer, som til sidst blev diagnosticeret med Parkinsons sygdom.
Baseret på Dr. Darweesh's forskning er det blevet fastslået, at patologien ved Parkinsons sygdom manifesterer sig mere end to årtier før en klinisk diagnose kan stilles. I de fleste tilfælde bliver de første symptomer mærkbare cirka ti år før en officiel diagnose er nået. Dr. Darweesh deler den bekymring, som Grandas har udtrykt, at Parkinsons sygdom ofte diagnosticeres på et sent tidspunkt, hvor sygdomsmodificerende behandlinger er mindre effektive. Den sandsynlige årsag til denne ineffektivitet er, at sygdomspatologien allerede er betydeligt fremskreden på det tidspunkt, hvor mere end 60 % af de vitale dopaminerge hjerneceller er udtømt på tidspunktet for diagnosen.
En begrænsning af nyere forskning er, at smartwatches kun registrerede aktivitet i en uge. Men hvis denne tilgang blev anvendt i en virkelig verden, kunne kontinuerlig dataindsamling over en længere periode øge nøjagtigheden af advarselssignaler. Forud for Dr. Sandors nuværende arbejde brugte en gruppe videnskabsmænd i USA kunstig intelligens til at identificere mønstre i smartwatch-data. De brugte også en prøve fra den britiske biobank med fokus på patienter, der allerede havde fået en diagnose af Parkinsons sygdom. Blandt de involverede forskere understreger neurolog Dr. Karl Friedl, at en hel uges overvågning af bevægelsesmønstre er tilstrækkelig til at opdage personer, der sandsynligvis vil udvikle Parkinsons. Ser man fra et bredere perspektiv, understreger Dr. Friedl, at analyse af en persons bevægelse kan give værdifuld indsigt i forskellige aspekter af deres sundhed og velvære. Når det kombineres med nye prodromale træk forbundet med Parkinsons, såsom anosmi, REM-søvnforstyrrelser og depression, rummer forudsigende algoritmer i vores fremadskridende AI-verden et enormt potentiale.
Smartwatch-undersøgelsen indsamlede også data om søvnmønstre fra en prøve på 65,000 personer. Endnu en gang viste kunstig intelligens evnen til at opdage ændringer i søvnvarighed og kvalitet, både hos dem, der allerede var diagnosticeret med Parkinsons sygdom på tidspunktet for aktivitetsregistreringen, og hos dem, der blev diagnosticeret år senere. Ifølge Dr. Sandor afslørede dataene fra smartwatches, at individer oplever hyppigere opvågninger om natten og længere søvnvarighed flere år før en Parkinsons diagnose. Ved at kombinere dag- og natdata kan accelerometre give lægerne mulighed for at gribe ind og potentielt bremse sygdommens udvikling.
Teknologien beskrevet ovenfor, sammensmeltningen af smartwatches og kunstig intelligens til tidlig påvisning af Parkinsons sygdom, har potentialet til at påvirke vores liv markant i fremtiden. Her er nogle måder, hvorpå denne teknologi kan gøre en forskel:
- Tidlig opdagelse og intervention: Ved at udnytte de data, der er indsamlet fra smartwatches og bruge avancerede maskinlæringsalgoritmer, kan enkeltpersoner få tidlig indsigt i deres helbredstilstande. Tidlig påvisning af Parkinsons sygdom eller andre lignende tilstande giver mulighed for rettidig intervention, hvilket potentielt forbedrer behandlingsresultater og livskvalitet.
- Personlig sundhedspleje: Integrationen af smartwatches og AI muliggør personaliserede sundhedsløsninger. Med kontinuerlig overvågning og analyse af sundhedsdata kan individer modtage skræddersyede anbefalinger, interventioner og forebyggende tiltag baseret på deres specifikke sundhedsmønstre og risici. Denne personlige tilgang har potentialet til at forbedre det overordnede velvære og sygdomshåndtering.
- Forbedret sygdomsbehandling: Smartwatches udstyret med AI-drevne algoritmer kan give feedback og påmindelser i realtid til personer med Parkinsons sygdom eller andre kroniske tilstande. Denne støtte kan hjælpe med at håndtere symptomer, medicinskemaer, træningsrutiner og andre væsentlige aspekter af sygdomshåndtering, hvilket i sidste ende forbedrer den overordnede livskvalitet for patienterne.
- Bemyndigelse af individer: Teknologien giver individer mulighed for at tage en aktiv rolle i deres sundhed og velvære. Ved at give adgang til personlig sundhedsindsigt kan enkeltpersoner træffe informerede beslutninger om deres livsstil, søge rettidig lægehjælp og deltage aktivt i deres egen sundhedsrejse.
- Fremskridt inden for forskning og sundhedspleje: Den store mængde data indsamlet gennem smartwatches og analyseret med AI-algoritmer kan bidrage til fremskridt inden for Medicinsk forskning. Forskere kan få værdifuld indsigt i sygdomsprogression, identificere nye biomarkører og udvikle mere effektive behandlinger. Denne teknologi har potentialet til at fremskynde medicinsk forskning og forbedre sundhedsplejepraksis.
- Forebyggelse og folkesundhed: Tidlig påvisning af Parkinsons sygdom og andre sundhedstilstande gennem smartwatches og kunstig intelligens kan bidrage til forebyggende foranstaltninger og folkesundhedsinitiativer. Ved at identificere højrisikoindivider kan sundhedsudbydere og politiske beslutningstagere implementere målrettede interventioner og strategier for at reducere den samlede sygdomsbyrde.
- Datadrevet beslutningstagning: Den rigdom af data indsamlet fra smartwatches kan udnyttes til at informere sundhedspolitikker og -strategier. Aggregerede og anonymiserede data kan give værdifuld indsigt i befolkningens sundhedstendenser, hvilket giver sundhedssystemerne mulighed for at allokere ressourcer mere effektivt, identificere nye sundhedsrisici og udvikle evidensbaserede interventioner.
Læs flere relaterede nyheder:
Ansvarsfraskrivelse
I tråd med den Trust Project retningslinjer, bemærk venligst, at oplysningerne på denne side ikke er beregnet til at være og ikke skal fortolkes som juridiske, skattemæssige, investeringsmæssige, finansielle eller nogen anden form for rådgivning. Det er vigtigt kun at investere, hvad du har råd til at tabe, og at søge uafhængig finansiel rådgivning, hvis du er i tvivl. For yderligere information foreslår vi at henvise til vilkårene og betingelserne samt hjælpe- og supportsiderne fra udstederen eller annoncøren. MetaversePost er forpligtet til nøjagtig, objektiv rapportering, men markedsforholdene kan ændres uden varsel.
Om forfatteren
Damir er teamleder, produktchef og redaktør på Metaverse Post, der dækker emner som AI/ML, AGI, LLM'er, Metaverse og Web3-relaterede felter. Hans artikler tiltrækker et massivt publikum på over en million brugere hver måned. Han ser ud til at være en ekspert med 10 års erfaring i SEO og digital markedsføring. Damir er blevet nævnt i Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto og andre publikationer. Han rejser mellem UAE, Tyrkiet, Rusland og SNG som en digital nomade. Damir tog en bachelorgrad i fysik, som han mener har givet ham de kritiske tænkningskompetencer, der er nødvendige for at få succes i internettets evigt skiftende landskab.
Flere artikler
Damir er teamleder, produktchef og redaktør på Metaverse Post, der dækker emner som AI/ML, AGI, LLM'er, Metaverse og Web3-relaterede felter. Hans artikler tiltrækker et massivt publikum på over en million brugere hver måned. Han ser ud til at være en ekspert med 10 års erfaring i SEO og digital markedsføring. Damir er blevet nævnt i Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto og andre publikationer. Han rejser mellem UAE, Tyrkiet, Rusland og SNG som en digital nomade. Damir tog en bachelorgrad i fysik, som han mener har givet ham de kritiske tænkningskompetencer, der er nødvendige for at få succes i internettets evigt skiftende landskab.
