L'IA et les montres connectées peuvent détecter la maladie de Parkinson de manière précoce
En bref
La convergence des montres connectées et de l'IA a conduit à une percée dans la détection précoce de la maladie de Parkinson.
Les chercheurs ont utilisé les données des montres intelligentes pour identifier les personnes qui recevraient un diagnostic clinique de la maladie de Parkinson sept ans plus tard, révélant des mouvements plus lents et une qualité de sommeil réduite.
L'auteur principal de l'étude, le Dr Kathryn Peall, a trouvé le modèle précis et sépare la maladie de Parkinson des autres conditions qui pourraient nuire au mouvement.
La technologie a le potentiel d'avoir un impact significatif sur nos vies à l'avenir, permettant une détection et une intervention précoces, des soins de santé personnalisés, une meilleure gestion des maladies, l'autonomisation des individus, des progrès dans la recherche et les soins de santé, la prévention et la santé publique, et la prise de décision basée sur les données.
La combinaison des montres intelligentes et de l'IA peut contribuer à de meilleures pratiques de soins de santé, à des mesures préventives et à une prise de décision basée sur les données.
La convergence des montres intelligentes et de l'IA a permis aux chercheurs de découvrir des informations cachées sur des individus qui étaient auparavant inconnues. Maintenant, un cas convaincant a émergé, démontrant le potentiel de cette technologie.
Grâce à l'analyse des données de smartwatch, des chercheurs ont fait une percée dans la détection précoce de la maladie de Parkinson. Ils ont pu identifier les personnes qui recevraient un diagnostic clinique de la maladie de Parkinson sept ans plus tard. Les données ont révélé que même des années avant le diagnostic, ces personnes présentaient des mouvements plus lents et une qualité de sommeil réduite.
Pour réaliser cet exploit, les chercheurs ont formé des modèles ML pour distinguer les personnes atteintes de la maladie de Parkinson de la population générale. En comparant leurs résultats avec des modèles basés sur la génétique, la chimie du sang, le mode de vie ou des symptômes prodromiques connus tels que la constipation ou la perte d'odorat, les modèles entraînés sur les données d'accélérométrie des montres intelligentes ont démontré des performances supérieures dans le diagnostic de la maladie de Parkinson.
L'auteur principal de l'étude, le Dr Kathryn Peall, a déclaré à BBC News qu'il semblait être précis et séparer la maladie de Parkinson d'autres conditions qui pourraient entraver le mouvement, comme la vieillesse ou la fragilité.
Comme avantage de travailler avec un ensemble de données comme la UK Biobank, elle a déclaré: «Nous avons comparé notre modèle à un certain nombre de troubles différents, y compris d'autres types de troubles neurodégénératifs, les personnes souffrant d'arthrose et d'autres troubles du mouvement, entre autres.»
Cependant, il « restera toujours un choix individuel et personnel » si les gens doivent être informés qu'ils ont eu la maladie de Parkinson des années avant l'apparition des symptômes.
En tirant parti de la richesse des données recueillies par le biais des montres intelligentes, les individus peuvent obtenir des informations précieuses sur leur santé et éventuellement rechercher des soins médicaux appropriés plus tôt.
Le Dr Sirwan Darweesh, neurologue du département de neurologie de la faculté de médecine de l'université Erasmus de Rotterdam, a consacré des recherches approfondies à l'étude de l'apparition et de la progression de la maladie de Parkinson. En 1990, une équipe de chercheurs de l'université a lancé une étude approfondie dans le but de surveiller la santé de tous les résidents de plus de 55 ans à Ommord, un quartier des Pays-Bas. Dans le cadre de cette étude, le Dr Darweesh s'est spécifiquement concentré sur un groupe d'une centaine de personnes qui ont finalement reçu un diagnostic de maladie de Parkinson.
Sur la base des recherches du Dr Darweesh, il a été déterminé que la pathologie de la maladie de Parkinson se manifeste plus de deux décennies avant qu'un diagnostic clinique puisse être posé. Dans la plupart des cas, les premiers symptômes deviennent perceptibles environ dix ans avant qu'un diagnostic officiel ne soit atteint. Le Dr Darweesh partage la préoccupation exprimée par Grandas selon laquelle la maladie de Parkinson est souvent diagnostiquée à un stade tardif lorsque les traitements modificateurs de la maladie sont moins efficaces. La raison probable de cette inefficacité est que la pathologie de la maladie est déjà considérablement avancée à ce stade, avec plus de 60% des cellules cérébrales dopaminergiques vitales épuisées au moment du diagnostic.
Une limite des recherches récentes est que les montres connectées n'enregistrent l'activité que pendant une semaine. Cependant, si cette approche était appliquée dans un contexte réel, la collecte continue de données sur une période prolongée pourrait améliorer la précision des signaux d'avertissement. Avant les travaux actuels du Dr Sandor, un groupe de scientifiques aux États-Unis a utilisé l'intelligence artificielle pour identifier des modèles dans les données des montres intelligentes. Ils ont également utilisé un échantillon de la UK Biobank, en se concentrant sur les patients qui avaient déjà reçu un diagnostic de maladie de Parkinson. Parmi les chercheurs impliqués, le neurologue Dr Karl Friedl souligne qu'une semaine complète de surveillance des mouvements est suffisante pour détecter les individus susceptibles de développer la maladie de Parkinson. D'un point de vue plus large, le Dr Friedl souligne que l'analyse des mouvements d'un individu peut fournir des informations précieuses sur divers aspects de sa santé et de son bien-être. Lorsqu'ils sont combinés à des caractéristiques prodromiques émergentes associées à la maladie de Parkinson, telles que l'anosmie, les troubles du sommeil paradoxal et la dépression, les algorithmes prédictifs dans notre monde de l'IA en évolution présentent un potentiel énorme.
L'étude smartwatch a également collecté des données sur les habitudes de sommeil d'un échantillon de 65,000 XNUMX personnes. Une fois de plus, l'intelligence artificielle a démontré sa capacité à détecter les changements dans la durée et la qualité du sommeil, à la fois chez les personnes déjà diagnostiquées avec la maladie de Parkinson au moment de l'enregistrement des activités et chez celles qui ont été diagnostiquées des années plus tard. Selon le Dr Sandor, les données des montres intelligentes ont révélé que les individus connaissent des réveils plus fréquents la nuit et une durée de sommeil plus longue plusieurs années avant le diagnostic de la maladie de Parkinson. En combinant les données diurnes et nocturnes, les accéléromètres pourraient offrir aux médecins la possibilité d'intervenir et potentiellement ralentir la progression de la maladie.
La technologie décrite ci-dessus, la convergence des montres intelligentes et de l'intelligence artificielle pour la détection précoce de la maladie de Parkinson, a le potentiel d'avoir un impact significatif sur nos vies à l'avenir. Voici quelques façons dont cette technologie peut faire la différence :
- Détection et intervention précoces: En tirant parti des données collectées à partir des montres intelligentes et en utilisant des algorithmes avancés d'apprentissage automatique, les individus peuvent obtenir des informations précoces sur leur état de santé. La détection précoce de la maladie de Parkinson ou d'autres affections similaires permet une intervention rapide, améliorant potentiellement les résultats du traitement et la qualité de vie.
- Soins de santé personnalisés: L'intégration des montres intelligentes et de l'IA permet des solutions de soins de santé personnalisées. Grâce à une surveillance et à une analyse continues des données sur la santé, les individus peuvent recevoir des recommandations, des interventions et des mesures préventives personnalisées en fonction de leurs schémas de santé et de leurs risques spécifiques. Cette approche personnalisée a le potentiel d'améliorer le bien-être général et la gestion de la maladie.
- Amélioration de la gestion des maladies: Les montres intelligentes équipées d'algorithmes alimentés par l'IA peuvent fournir des commentaires et des rappels en temps réel aux personnes atteintes de la maladie de Parkinson ou d'autres maladies chroniques. Ce soutien peut aider à gérer les symptômes, les horaires de prise de médicaments, les routines d'exercice et d'autres aspects essentiels de la gestion de la maladie, améliorant ainsi la qualité de vie globale des patients.
- Autonomisation des individus: La technologie permet aux individus de jouer un rôle actif dans leur santé et leur bien-être. En donnant accès à des informations personnalisées sur la santé, les individus peuvent prendre des décisions éclairées concernant leur mode de vie, consulter un médecin en temps opportun et participer activement à leur propre parcours de soins de santé.
- Avancement de la recherche et des soins de santé: La grande quantité de données collectées via les montres connectées et analysées avec des algorithmes d'IA peut contribuer aux progrès de la recherche médicale. Les chercheurs peuvent obtenir des informations précieuses sur la progression de la maladie, identifier de nouveaux biomarqueurs et développer des traitements plus efficaces. Cette technologie a le potentiel d'accélérer la recherche médicale et d'améliorer les pratiques de soins de santé.
- Prévention et santé publique: La détection précoce de la maladie de Parkinson et d'autres problèmes de santé grâce aux montres intelligentes et à l'IA peut contribuer aux mesures préventives et aux initiatives de santé publique. En identifiant les personnes à haut risque, les prestataires de soins de santé et les décideurs peuvent mettre en œuvre des interventions et des stratégies ciblées pour réduire le fardeau global de la maladie.
- Prise de décision basée sur les données: La richesse des données collectées à partir des montres connectées peut être exploitée pour éclairer les politiques et stratégies de santé. Les données agrégées et anonymisées peuvent fournir des informations précieuses sur les tendances de la santé de la population, permettant aux systèmes de santé d'allouer les ressources plus efficacement, d'identifier les risques émergents pour la santé et de développer des interventions fondées sur des preuves.
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A propos de l'auteur
Damir est chef d'équipe, chef de produit et rédacteur en chef chez Metaverse Post, couvrant des sujets tels que l'IA/ML, l'AGI, les LLM, le métaverse et Web3-domaines connexes. Ses articles attirent une audience massive de plus d'un million d'utilisateurs chaque mois. Il semble être un expert avec 10 ans d'expérience dans le référencement et le marketing numérique. Damir a été mentionné dans Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto et d'autres publications. Il voyage entre les Émirats arabes unis, la Turquie, la Russie et la CEI en tant que nomade numérique. Damir a obtenu un baccalauréat en physique, ce qui, selon lui, lui a donné les compétences de pensée critique nécessaires pour réussir dans le paysage en constante évolution d'Internet.
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