Tekoäly ja älykellot voivat havaita Parkinsonin taudin aikaisin
Lyhyesti
Älykellojen ja tekoälyn lähentyminen on johtanut läpimurtoon Parkinsonin taudin varhaisessa havaitsemisessa.
Tutkijat käyttivät älykellotietoja tunnistaakseen henkilöt, joilla diagnosoitiin kliinisesti Parkinsonin tauti seitsemän vuotta myöhemmin, mikä paljasti hitaampia liikkeitä ja heikentynyttä unen laatua.
Tutkimuksen johtava kirjoittaja, tohtori Kathryn Peall, havaitsi mallin olevan tarkka ja erottaa Parkinsonin taudin muista sairauksista, jotka voivat haitata liikkumista.
Teknologialla on potentiaalia vaikuttaa elämäämme merkittävästi tulevaisuudessa mahdollistamalla varhaisen havaitsemisen ja puuttumisen, yksilöllisen terveydenhuollon, paremman sairauksien hallinnan, yksilöiden voimaantumisen, tutkimuksen ja terveydenhuollon edistymisen, ennaltaehkäisyn ja kansanterveyden sekä datalähtöisen päätöksenteon.
Älykellojen ja tekoälyn yhdistelmä voi edistää parempia terveydenhuoltokäytäntöjä, ennaltaehkäiseviä toimenpiteitä ja datalähtöistä päätöksentekoa.
Älykellojen ja tekoälyn lähentyminen on auttanut tutkijoita paljastamaan piilotettuja oivalluksia yksilöistä, jotka eivät olleet aiemmin tuntemattomia. Nyt on syntynyt vakuuttava tapaus, joka osoittaa tämän tekniikan mahdollisuudet.
Älykellotietojen analysoinnin avulla Tutkijat ovat tehneet läpimurron Parkinsonin taudin varhaisessa havaitsemisessa. He pystyivät tunnistamaan henkilöt, joilla Parkinsonin tauti diagnosoitiin kliinisesti seitsemän vuotta myöhemmin. Tiedot paljastivat, että jopa vuosia ennen diagnoosia näillä henkilöillä oli hitaampia liikkeitä ja heikentynyt unen laatu.
Tämän saavutuksen saavuttamiseksi tutkijat kouluttivat ML-malleja erottamaan Parkinsonin tautia sairastavat väestöstä. Vertaamalla tuloksiaan malleihin, jotka perustuivat genetiikkaan, veren kemiaan, elämäntyyliin tai tunnettuihin prodromaalisiin oireisiin, kuten ummetukseen tai hajuhävitykseen, älykellojen kiihtyvyysmittaustietoihin koulutetut mallit osoittivat ylivoimaista suorituskykyä Parkinsonin taudin diagnosoinnissa.
Tutkimuksen johtava kirjoittaja, tohtori Kathryn Peall, kertoi BBC News että se näytti olevan tarkka ja erottaa Parkinsonin taudin muista sairauksista, jotka voivat haitata liikkumista, kuten vanhuus tai heikkous.
UK Biobankin kaltaisen tietojoukon kanssa työskentelyn etuna hän sanoi: "Verrasimme malliamme useisiin erilaisiin sairauksiin, mukaan lukien muun tyyppiset hermostoa rappeuttavat sairaudet, nivelrikkoa sairastavat ihmiset ja muut liikehäiriöt."
Se "jää kuitenkin aina yksilölliseksi ja henkilökohtaiseksi valinnaksi", pitäisikö ihmisille kertoa Parkinsonin taudista vuosia ennen oireiden ilmaantumista.
Hyödyntämällä älykellojen avulla kerättyä runsaasti tietoa, yksilöt voivat saada arvokkaita näkemyksiä terveydestään ja mahdollisesti hakeutua asianmukaiseen lääkärin hoitoon aikaisemmin.
Tohtori Sirwan Darweesh, neurologi Rotterdamin Erasmus-yliopiston lääketieteellisen korkeakoulun neurologian osastolta, on omistanut laajan tutkimuksen Parkinsonin taudin alkamisen ja etenemisen tutkimiseen. Vuonna 1990 yliopiston tutkijaryhmä käynnisti kattavan tutkimuksen, jonka tavoitteena oli seurata kaikkien yli 55-vuotiaiden asukkaiden terveyttä Ommordissa, Alankomaissa. Tässä tutkimuksessa tohtori Darweesh keskittyi erityisesti sadan henkilön ryhmään, joilla lopulta diagnosoitiin Parkinsonin tauti.
Dr. Darweeshin tutkimuksen perusteella on todettu, että Parkinsonin taudin patologia ilmenee yli kaksi vuosikymmentä ennen kuin kliininen diagnoosi voidaan tehdä. Useimmissa tapauksissa ensimmäiset oireet alkavat havaita noin kymmenen vuotta ennen virallisen diagnoosin saamista. Tohtori Darweesh jakaa Grandasin ilmaiseman huolen siitä, että Parkinsonin tauti diagnosoidaan usein myöhäisessä vaiheessa, kun sairautta muokkaavat hoidot ovat vähemmän tehokkaita. Todennäköinen syy tähän tehottomuuteen on se, että sairauden patologia on jo siinä vaiheessa huomattavasti edennyt, ja yli 60 % elintärkeistä dopaminergisistä aivosoluista on ehtynyt diagnoosiin mennessä.
Yksi viimeaikaisten tutkimusten rajoituksista on, että älykellot tallensivat toimintaa vain viikon ajan. Jos tätä lähestymistapaa kuitenkin sovellettaisiin tosielämässä, jatkuva tiedonkeruu pitkän ajan kuluessa voisi parantaa varoitussignaalien tarkkuutta. Ennen tohtori Sandorin nykyistä työtä joukko yhdysvaltalaisia tutkijoita käytti tekoälyä tunnistaakseen kuvioita älykellotiedoista. He käyttivät myös Iso-Britannian Biobankista saatua näytettä, joka keskittyi potilaisiin, jotka olivat jo saaneet Parkinsonin taudin diagnoosin. Mukana olevien tutkijoiden joukossa neurologi tohtori Karl Friedl korostaa, että kokonainen viikko liikemallien seurantaa riittää tunnistamaan henkilöt, joille todennäköisesti kehittyy Parkinsonin tauti. Laajemmasta näkökulmasta katsottuna tohtori Friedl korostaa, että yksilön liikkeen analysointi voi tarjota arvokkaita oivalluksia hänen terveyteensä ja hyvinvointiinsa. Yhdistettynä Parkinsonin tautiin liittyviin esiin nouseviin prodromaalisiin ominaisuuksiin, kuten anosmiaan, REM-unihäiriöihin ja masennukseen, ennustavat algoritmit edistyvässä tekoälymaailmassamme sisältävät valtavasti potentiaalia.
Älykellotutkimuksessa kerättiin myös tietoa unirytmistä 65,000 XNUMX henkilön otoksesta. Tekoäly osoitti jälleen kerran kyvyn havaita muutoksia unen kestossa ja laadussa sekä niillä, joilla oli jo diagnosoitu Parkinsonin tauti aktiivisuuden mittaushetkellä että niillä, jotka diagnosoitiin vuosia myöhemmin. Tohtori Sandorin mukaan älykelloista saadut tiedot paljastivat, että ihmiset kokevat useammin heräämisiä öisin ja pitempään unen kestoa useita vuosia ennen Parkinsonin diagnoosia. Yhdistämällä päivä- ja yöaikaiset tiedot kiihtyvyysmittarit voisivat tarjota lääkäreille mahdollisuuden puuttua asiaan ja mahdollisesti hidastaa taudin etenemistä.
Yllä kuvattu tekniikka, älykellojen ja tekoälyn yhdistäminen Parkinsonin taudin varhaiseen havaitsemiseen, voi vaikuttaa merkittävästi elämäämme tulevaisuudessa. Tässä on joitain tapoja, joilla tämä tekniikka voi vaikuttaa:
- Varhainen havaitseminen ja puuttuminen: Hyödyntämällä älykelloista kerättyä dataa ja käyttämällä kehittyneitä koneoppimisalgoritmeja, ihmiset voivat saada varhaisia käsityksiä terveydentilastaan. Parkinsonin taudin tai muiden vastaavien sairauksien varhainen havaitseminen mahdollistaa oikea-aikaisen puuttumisen, mikä saattaa parantaa hoitotuloksia ja elämänlaatua.
- Henkilökohtainen terveydenhuolto: Älykellojen ja tekoälyn integrointi mahdollistaa yksilölliset terveydenhuoltoratkaisut. Terveystietojen jatkuvan seurannan ja analysoinnin avulla yksilöt voivat saada räätälöityjä suosituksia, toimenpiteitä ja ennaltaehkäiseviä toimenpiteitä, jotka perustuvat heidän erityisiin terveystottumuksiinsa ja riskeihinsä. Tämä yksilöllinen lähestymistapa voi parantaa yleistä hyvinvointia ja sairauksien hallintaa.
- Parempi tautien hallinta: Älykellot, jotka on varustettu tekoälyllä toimivilla algoritmeilla, voivat tarjota reaaliaikaista palautetta ja muistutuksia henkilöille, joilla on Parkinsonin tauti tai jokin muu krooninen sairaus. Tämä tuki voi auttaa hallitsemaan oireita, lääkitysaikatauluja, harjoitusrutiineja ja muita taudinhallinnan keskeisiä näkökohtia, mikä lopulta parantaa potilaiden yleistä elämänlaatua.
- Yksilöiden voimaannuttaminen: Teknologia antaa yksilöille mahdollisuuden osallistua aktiivisesti terveyteensä ja hyvinvointiinsa. Tarjoamalla pääsyn henkilökohtaisiin terveystietoihin yksilöt voivat tehdä tietoisia päätöksiä elämäntavoistaan, hakeutua oikea-aikaiseen lääkärinhoitoon ja osallistua aktiivisesti omaan terveydenhuoltomatkaansa.
- Edistyminen tutkimuksessa ja terveydenhuollossa: Älykelloilla kerätty ja tekoälyalgoritmeilla analysoitu valtava määrä dataa voi edistää edistystä lääketieteellinen tutkimus. Tutkijat voivat saada arvokkaita näkemyksiä taudin etenemisestä, tunnistaa uusia biomarkkereita ja kehittää tehokkaampia hoitoja. Tällä tekniikalla on potentiaalia nopeuttaa lääketieteellistä tutkimusta ja parantaa terveydenhuollon käytäntöjä.
- Ennaltaehkäisy ja kansanterveys: Parkinsonin taudin ja muiden terveystilojen varhainen havaitseminen älykellojen ja tekoälyn avulla voi edistää ehkäiseviä toimenpiteitä ja kansanterveysaloitteita. Tunnistamalla riskialttiit henkilöt terveydenhuollon tarjoajat ja poliittiset päättäjät voivat toteuttaa kohdennettuja toimia ja strategioita vähentääkseen yleistä sairaustaakkaa.
- Tietoihin perustuva päätöksenteko: Älykelloista kerättyä runsaasti dataa voidaan hyödyntää terveydenhuoltopolitiikan ja -strategioiden tiedottamisessa. Aggregoidut ja anonymisoidut tiedot voivat tarjota arvokkaita näkemyksiä väestön terveystrendeistä, jolloin terveydenhuoltojärjestelmät voivat kohdentaa resursseja tehokkaammin, tunnistaa uusia terveysriskejä ja kehittää näyttöön perustuvia toimenpiteitä.
Lue lisää aiheeseen liittyviä uutisia:
Vastuun kieltäminen
Mukaisesti Luottamusprojektin ohjeetHuomaa, että tällä sivulla annettuja tietoja ei ole tarkoitettu eikä niitä tule tulkita oikeudellisiksi, verotukselliseksi, sijoitus-, rahoitus- tai minkään muun muodon neuvoiksi. On tärkeää sijoittaa vain sen verran, mitä sinulla on varaa menettää, ja pyytää riippumatonta talousneuvontaa, jos sinulla on epäilyksiä. Lisätietoja saat käyttöehdoista sekä myöntäjän tai mainostajan tarjoamista ohje- ja tukisivuista. MetaversePost on sitoutunut tarkkaan, puolueettomaan raportointiin, mutta markkinaolosuhteet voivat muuttua ilman erillistä ilmoitusta.
Author
Damir on tiimin johtaja, tuotepäällikkö ja toimittaja osoitteessa Metaverse Post, kattaa aiheita, kuten AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse ja Web3- liittyvät kentät. Hänen artikkelinsa houkuttelevat yli miljoonan käyttäjän massiivisen yleisön joka kuukausi. Hän näyttää olevan asiantuntija, jolla on 10 vuoden kokemus hakukoneoptimoinnista ja digitaalisesta markkinoinnista. Damir on mainittu Mashablessa, Wiredissä, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ja muut julkaisut. Hän matkustaa Arabiemiirikuntien, Turkin, Venäjän ja IVY-maiden välillä digitaalisena nomadina. Damir suoritti kandidaatin tutkinnon fysiikasta, jonka hän uskoo antaneen hänelle kriittisen ajattelun taidot menestyäkseen jatkuvasti muuttuvassa internetin maisemassa.
lisää artikkeleita
Damir on tiimin johtaja, tuotepäällikkö ja toimittaja osoitteessa Metaverse Post, kattaa aiheita, kuten AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse ja Web3- liittyvät kentät. Hänen artikkelinsa houkuttelevat yli miljoonan käyttäjän massiivisen yleisön joka kuukausi. Hän näyttää olevan asiantuntija, jolla on 10 vuoden kokemus hakukoneoptimoinnista ja digitaalisesta markkinoinnista. Damir on mainittu Mashablessa, Wiredissä, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ja muut julkaisut. Hän matkustaa Arabiemiirikuntien, Turkin, Venäjän ja IVY-maiden välillä digitaalisena nomadina. Damir suoritti kandidaatin tutkinnon fysiikasta, jonka hän uskoo antaneen hänelle kriittisen ajattelun taidot menestyäkseen jatkuvasti muuttuvassa internetin maisemassa.
