ژوئیه 06، 2023

هوش مصنوعی و ساعت های هوشمند می توانند بیماری پارکینسون را زودتر تشخیص دهند

by دامیر یالالوف

تاریخ انتشار: 06 جولای 2023 ساعت 4:52 بروزرسانی: 06 جولای 2023 ساعت 4:52 ق.ظ.

by دانیل میاکین

ویرایش و بررسی شده: 06 ژوئیه 2023، ساعت 4:52 صبح

به طور خلاصه

همگرایی ساعت های هوشمند و هوش مصنوعی منجر به پیشرفتی در تشخیص زودهنگام بیماری پارکینسون شده است.

محققان از داده‌های ساعت هوشمند برای شناسایی افرادی که هفت سال بعد از نظر بالینی پارکینسون تشخیص داده می‌شوند، استفاده کردند و نشان دادند که حرکات آهسته‌تر و کیفیت خواب کاهش می‌یابد.

نویسنده اصلی این مطالعه، دکتر کاترین پیل، این مدل را دقیق تشخیص داد و بیماری پارکینسون را از سایر شرایطی که می تواند حرکت را مختل کند، جدا می کند.

این فناوری پتانسیل تاثیرگذاری قابل توجهی بر زندگی ما در آینده دارد و امکان تشخیص و مداخله زودهنگام، مراقبت های بهداشتی شخصی، بهبود مدیریت بیماری، توانمندسازی افراد، پیشرفت در تحقیقات و مراقبت های بهداشتی، پیشگیری و سلامت عمومی، و تصمیم گیری مبتنی بر داده را فراهم می کند.

ترکیب ساعت‌های هوشمند و هوش مصنوعی می‌تواند به اقدامات مراقبت‌های بهداشتی بهتر، اقدامات پیشگیرانه و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده کمک کند.

همگرایی ساعت‌های هوشمند و هوش مصنوعی به محققان این امکان را می‌دهد تا بینش‌های پنهانی درباره افرادی که قبلاً ناشناخته بودند را کشف کنند. اکنون، یک مورد قانع کننده ظاهر شده است که پتانسیل این فناوری را نشان می دهد.

هوش مصنوعی و ساعت های هوشمند می توانند بیماری پارکینسون را زودتر تشخیص دهند

از طریق تجزیه و تحلیل داده های ساعت هوشمند، محققان در تشخیص زودهنگام بیماری پارکینسون به پیشرفتی دست یافته اند. آنها توانستند افرادی را شناسایی کنند که هفت سال بعد از نظر بالینی پارکینسون تشخیص داده می شد. داده‌ها نشان داد که حتی سال‌ها قبل از تشخیص، این افراد حرکات آهسته‌تر و کاهش کیفیت خواب را از خود نشان می‌دادند.

برای دستیابی به این موفقیت، محققان مدل‌های ML را آموزش دادند تا افراد مبتلا به بیماری پارکینسون را از جمعیت عمومی تشخیص دهند. این مدل‌ها با مقایسه یافته‌های خود با مدل‌های مبتنی بر ژنتیک، شیمی خون، سبک زندگی یا علائم پیش‌درآمد شناخته شده مانند یبوست یا از دست دادن بویایی، عملکرد برتر را در تشخیص بیماری پارکینسون نشان دادند.

نویسنده اصلی این مطالعه، دکتر کاترین پیل، به اخبار بی بی سی گفت که به نظر می رسد دقیق است و بیماری پارکینسون را از سایر شرایطی که می تواند حرکت را مختل کند، مانند پیری یا ضعف، جدا می کند.

به عنوان یک مزیت کار با مجموعه داده ای مانند UK Biobank، او گفت: "ما مدل خود را با تعدادی از اختلالات مختلف، از جمله انواع دیگر اختلالات عصبی، افراد مبتلا به استئوآرتریت، و سایر اختلالات حرکتی مقایسه کردیم."

با این حال، «همیشه یک انتخاب فردی و شخصی باقی خواهد ماند» که آیا افراد باید سال‌ها قبل از ظهور علائم بیماری پارکینسون را مطلع کنند.

با استفاده از انبوه داده‌های جمع‌آوری‌شده از طریق ساعت‌های هوشمند، افراد ممکن است به بینش‌های ارزشمندی در مورد سلامت خود دست یابند و به‌طور بالقوه زودتر به دنبال مراقبت‌های پزشکی مناسب باشند.

دکتر سیروان درویش، متخصص مغز و اعصاب از گروه نورولوژی دانشکده پزشکی دانشگاه اراسموس در روتردام، تحقیقات گسترده ای را به مطالعه شروع و پیشرفت بیماری پارکینسون اختصاص داده است. در سال 1990، تیمی از محققان دانشگاه، یک مطالعه جامع را با هدف نظارت بر سلامت همه ساکنان بالای 55 سال در Ommord، محله ای در هلند، آغاز کردند. در این مطالعه، دکتر درویش به طور خاص بر روی یک گروه صد نفری متمرکز شد که در نهایت به بیماری پارکینسون تشخیص داده شد.

بر اساس تحقیقات دکتر درویش مشخص شده است که آسیب شناسی بیماری پارکینسون بیش از دو دهه قبل از تشخیص بالینی خود را نشان می دهد. در بیشتر موارد، علائم اولیه تقریباً ده سال قبل از تشخیص رسمی مشخص می شود. دکتر دارویش با نگرانی ابراز شده توسط گرانداس که بیماری پارکینسون اغلب در مراحل پایانی تشخیص داده می‌شود، زمانی که درمان‌های اصلاح‌کننده بیماری کمتر مؤثر هستند، اشتراک می‌گذارد. دلیل احتمالی این ناکارآمدی این است که آسیب شناسی بیماری در آن نقطه به طور قابل توجهی پیشرفت کرده است، به طوری که بیش از 60٪ از سلول های حیاتی مغز دوپامینرژیک در زمان تشخیص تخلیه می شوند.

یکی از محدودیت‌های تحقیقات اخیر این است که ساعت‌های هوشمند فقط یک هفته فعالیت را ثبت می‌کنند. با این حال، اگر این رویکرد در یک محیط واقعی اعمال شود، جمع‌آوری مداوم داده‌ها در یک دوره طولانی می‌تواند دقت سیگنال‌های هشدار را افزایش دهد. قبل از کار فعلی دکتر سندور، گروهی از دانشمندان در ایالات متحده از هوش مصنوعی برای شناسایی الگوها در داده های ساعت هوشمند استفاده می کردند. آنها همچنین از نمونه ای از Biobank انگلستان استفاده کردند که بر روی بیمارانی که قبلاً تشخیص بیماری پارکینسون را دریافت کرده بودند، متمرکز شد. در میان محققان درگیر، دکتر کارل فریدل، متخصص مغز و اعصاب، تأکید می کند که یک هفته کامل نظارت بر الگوهای حرکتی برای شناسایی افرادی که احتمال ابتلا به پارکینسون را دارند، کافی است. با نگاهی گسترده تر، دکتر فریدل تأکید می کند که تجزیه و تحلیل حرکت یک فرد می تواند بینش های ارزشمندی را در مورد جنبه های مختلف سلامت و رفاه آنها ارائه دهد. الگوریتم‌های پیش‌بینی‌کننده در دنیای پیشرفته هوش مصنوعی ما وقتی با ویژگی‌های نوظهور پیش‌روی مرتبط با پارکینسون، مانند آنوسمی، اختلال خواب REM و افسردگی ترکیب می‌شوند، پتانسیل فوق‌العاده‌ای دارند.

مطالعه ساعت های هوشمند همچنین داده هایی را در مورد الگوهای خواب از نمونه 65,000 نفر جمع آوری کرد. یک بار دیگر، هوش مصنوعی توانایی تشخیص تغییرات در طول مدت و کیفیت خواب را، هم در افرادی که قبلاً در زمان ثبت فعالیت‌ها به بیماری پارکینسون تشخیص داده شده بودند و هم در افرادی که سال‌ها بعد تشخیص داده شدند، نشان داد. به گفته دکتر ساندور، داده‌های ساعت‌های هوشمند نشان می‌دهد که افراد چندین سال قبل از تشخیص پارکینسون، بیدارهای مکرر در شب و مدت زمان خواب طولانی‌تری را تجربه می‌کنند. با ترکیب داده‌های روز و شب، شتاب‌سنج‌ها می‌توانند این فرصت را به پزشکان ارائه دهند تا مداخله کنند و به طور بالقوه پیشرفت بیماری را کاهش دهند.

فناوری توضیح داده شده در بالا، همگرایی ساعت های هوشمند و هوش مصنوعی برای تشخیص زودهنگام بیماری پارکینسون، این پتانسیل را دارد که به طور قابل توجهی بر زندگی ما در آینده تأثیر بگذارد. در اینجا چند راه وجود دارد که این فناوری می تواند تفاوت ایجاد کند:

تشخیص زودهنگام و مداخله: با استفاده از داده‌های جمع‌آوری‌شده از ساعت‌های هوشمند و استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین، افراد می‌توانند بینش اولیه‌ای در مورد وضعیت سلامتی خود به دست آورند. تشخیص زودهنگام بیماری پارکینسون یا سایر شرایط مشابه امکان مداخله به موقع، بهبود بالقوه نتایج درمان و کیفیت زندگی را فراهم می کند.
مراقبت های بهداشتی شخصی: ادغام ساعت های هوشمند و هوش مصنوعی راه حل های مراقبت های بهداشتی شخصی را امکان پذیر می کند. با نظارت و تجزیه و تحلیل مستمر داده‌های سلامت، افراد می‌توانند توصیه‌ها، مداخلات و اقدامات پیشگیرانه را بر اساس الگوهای سلامت و خطرات خاص خود دریافت کنند. این رویکرد شخصی پتانسیل افزایش رفاه کلی و مدیریت بیماری را دارد.
بهبود مدیریت بیماری: ساعت‌های هوشمند مجهز به الگوریتم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند بازخورد و یادآوری‌های بی‌درنگ را به افراد مبتلا به بیماری پارکینسون یا سایر بیماری‌های مزمن ارائه کنند. این حمایت می‌تواند به مدیریت علائم، برنامه‌های دارویی، روتین‌های ورزشی و سایر جنبه‌های ضروری مدیریت بیماری کمک کند و در نهایت کیفیت کلی زندگی بیماران را بهبود بخشد.
توانمندسازی افراد: این فناوری افراد را قادر می سازد تا نقش فعالی در سلامت و تندرستی خود داشته باشند. با فراهم کردن دسترسی به بینش های بهداشتی شخصی، افراد می توانند تصمیمات آگاهانه ای در مورد سبک زندگی خود بگیرند، به موقع به دنبال مراقبت های پزشکی باشند و فعالانه در سفر مراقبت های بهداشتی خود شرکت کنند.
پیشرفت در تحقیقات و مراقبت های بهداشتی: حجم عظیم داده جمع آوری شده از طریق ساعت های هوشمند و تجزیه و تحلیل با الگوریتم های هوش مصنوعی می تواند به پیشرفت در تحقیقات پزشکی. محققان می توانند بینش های ارزشمندی در مورد پیشرفت بیماری به دست آورند، نشانگرهای زیستی جدید را شناسایی کنند و درمان های موثرتری را توسعه دهند. این فناوری پتانسیل تسریع تحقیقات پزشکی و بهبود شیوه های مراقبت های بهداشتی را دارد.
پیشگیری و بهداشت عمومی: تشخیص زودهنگام بیماری پارکینسون و سایر شرایط سلامتی از طریق ساعت‌های هوشمند و هوش مصنوعی می‌تواند به اقدامات پیشگیرانه و ابتکارات بهداشت عمومی کمک کند. با شناسایی افراد در معرض خطر، ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی و سیاست گذاران می توانند مداخلات و استراتژی های هدفمند را برای کاهش بار کلی بیماری اجرا کنند.
تصمیم گیری مبتنی بر داده: انبوهی از داده‌های جمع‌آوری‌شده از ساعت‌های هوشمند را می‌توان برای اطلاع‌رسانی به سیاست‌ها و استراتژی‌های مراقبت‌های بهداشتی مورد استفاده قرار داد. داده‌های جمع‌آوری‌شده و ناشناس می‌توانند بینش‌های ارزشمندی را در مورد روند سلامت جمعیت ارائه دهند، و به سیستم‌های مراقبت‌های بهداشتی اجازه می‌دهند تا منابع را به طور مؤثرتری تخصیص دهند، خطرات بهداشتی در حال ظهور را شناسایی کنند و مداخلات مبتنی بر شواهد را توسعه دهند.

ادامه خبر مرتبط را بخوانید:

برچسب ها:

سلب مسئولیت

در خط با دستورالعمل های پروژه اعتماد، لطفاً توجه داشته باشید که اطلاعات ارائه شده در این صفحه به عنوان مشاوره حقوقی، مالیاتی، سرمایه گذاری، مالی یا هر شکل دیگری در نظر گرفته نشده است و نباید تفسیر شود. مهم است که فقط در موردی سرمایه گذاری کنید که توانایی از دست دادن آن را دارید و در صورت شک و تردید به دنبال مشاوره مالی مستقل باشید. برای کسب اطلاعات بیشتر، پیشنهاد می کنیم به شرایط و ضوابط و همچنین صفحات راهنمایی و پشتیبانی ارائه شده توسط صادرکننده یا تبلیغ کننده مراجعه کنید. MetaversePost متعهد به گزارش دقیق و بی طرفانه است، اما شرایط بازار بدون اطلاع قبلی ممکن است تغییر کند.

درباره نویسنده

Damir رهبر تیم، مدیر محصول و سردبیر در است Metaverse Post، موضوعاتی مانند AI/ML، AGI، LLMs، Metaverse و Web3- زمینه های مرتبط مقالات او هر ماه مخاطبان زیادی از بیش از یک میلیون کاربر را جذب می کند. به نظر می رسد او یک متخصص با 10 سال تجربه در سئو و بازاریابی دیجیتال است. دمیر در Mashable, Wired, ذکر شده است. Cointelegraph، نیویورکر، Inside.com، Entrepreneur، BeInCrypto، و انتشارات دیگر. او بین امارات متحده عربی، ترکیه، روسیه و کشورهای مستقل مشترک المنافع به عنوان یک عشایر دیجیتال سفر می کند. دمیر مدرک لیسانس خود را در فیزیک گرفت که به اعتقاد او مهارت های تفکر انتقادی لازم برای موفقیت در چشم انداز دائماً در حال تغییر اینترنت را به او داده است.

مقالات بیشتر

دامیر یالالوف