AI i pametni satovi mogu rano otkriti Parkinsonovu bolest
Ukratko
Konvergencija pametnih satova i umjetne inteligencije dovela je do pomaka u ranom otkrivanju Parkinsonove bolesti.
Istraživači su koristili podatke pametnog sata kako bi identificirali pojedince kojima će klinički biti dijagnosticirana Parkinsonova bolest sedam godina kasnije, otkrivajući sporije pokrete i smanjenu kvalitetu sna.
Glavna autorica studije, dr. Kathryn Peall, smatra da je model točan i odvaja Parkinsonovu bolest od drugih stanja koja bi mogla poremetiti kretanje.
Tehnologija ima potencijal značajno utjecati na naše živote u budućnosti, omogućujući rano otkrivanje i intervenciju, personaliziranu zdravstvenu skrb, poboljšano upravljanje bolestima, osnaživanje pojedinaca, napredak u istraživanju i zdravstvenoj skrbi, prevenciji i javnom zdravlju te donošenje odluka na temelju podataka.
Kombinacija pametnih satova i umjetne inteligencije može doprinijeti boljoj zdravstvenoj praksi, preventivnim mjerama i donošenju odluka na temelju podataka.
Konvergencija pametnih satova i umjetne inteligencije omogućila je istraživačima da otkriju skrivene uvide o pojedincima koji su prije bili nepoznati. Sada se pojavio uvjerljiv slučaj koji pokazuje potencijal ove tehnologije.
Analizom podataka pametnog sata, istraživači su napravili pomak u ranom otkrivanju Parkinsonove bolesti. Uspjeli su identificirati pojedince kojima će sedam godina kasnije biti klinički dijagnosticirana Parkinsonova bolest. Podaci su otkrili da su čak i godinama prije dijagnoze te osobe pokazivale sporije pokrete i smanjenu kvalitetu sna.
Kako bi postigli ovaj pothvat, istraživači su uvježbali ML modele da razlikuju one s Parkinsonovom bolešću od opće populacije. Uspoređujući svoja otkrića s modelima temeljenim na genetici, kemiji krvi, načinu života ili poznatim prodromalnim simptomima kao što su zatvor ili gubitak njuha, modeli uvježbani na podacima akcelerometrije s pametnih satova pokazali su vrhunsku izvedbu u dijagnosticiranju Parkinsonove bolesti.
Glavna autorica studije, dr. Kathryn Peall, rekao je za BBC News da se čini točnim i da odvaja Parkinsonovu bolest od drugih stanja koja bi mogla ometati kretanje, poput starosti ili slabosti.
Kao prednost rada sa skupom podataka kao što je UK Biobank, rekla je: "Usporedili smo naš model s nizom različitih poremećaja, uključujući druge vrste neurodegenerativnih poremećaja, osobe s osteoartritisom i druge poremećaje kretanja, među ostalima."
Međutim, "uvijek će ostati individualni i osobni izbor" treba li ljude obavijestiti da su imali Parkinsonovu bolest godinama prije pojave simptoma.
Iskorištavanjem bogatstva podataka prikupljenih putem pametnih satova, pojedinci mogu steći dragocjene uvide u svoje zdravlje i potencijalno prije potražiti odgovarajuću liječničku pomoć.
Dr. Sirwan Darweesh, neurolog s Odjela za neurologiju Medicinskog fakulteta Sveučilišta Erasmus u Rotterdamu, posvetio je opsežna istraživanja proučavanju početka i napredovanja Parkinsonove bolesti. Godine 1990. tim istraživača sa sveučilišta pokrenuo je opsežnu studiju s ciljem praćenja zdravlja svih stanovnika starijih od 55 godina u Ommordu, nizozemskoj četvrti. Unutar ove studije dr. Darweesh se posebno usredotočio na skupinu od stotinu osoba kojima je na kraju dijagnosticirana Parkinsonova bolest.
Na temelju istraživanja dr. Darweesha, utvrđeno je da se patologija Parkinsonove bolesti manifestira više od dva desetljeća prije nego što se može postaviti klinička dijagnoza. U većini slučajeva početni simptomi postaju vidljivi otprilike deset godina prije službene dijagnoze. Dr. Darweesh dijeli zabrinutost koju je izrazio Grandas da se Parkinsonova bolest često dijagnosticira u kasnoj fazi kada su terapije koje modificiraju bolest manje učinkovite. Vjerojatni razlog iza ove neučinkovitosti je to što je patologija bolesti već znatno uznapredovala u toj točki, s više od 60% vitalnih dopaminergičkih moždanih stanica koje su iscrpljene do trenutka dijagnoze.
Jedno od ograničenja nedavnih istraživanja je da su pametni satovi bilježili aktivnost samo tjedan dana. Međutim, kada bi se ovaj pristup primijenio u stvarnom okruženju, kontinuirano prikupljanje podataka tijekom duljeg razdoblja moglo bi povećati točnost signala upozorenja. Prije sadašnjeg rada dr. Sandora, grupa znanstvenika iz Sjedinjenih Država koristila je umjetnu inteligenciju za prepoznavanje uzoraka u podacima pametnog sata. Također su koristili uzorak iz UK Biobank, fokusirajući se na pacijente koji su već dobili dijagnozu Parkinsonove bolesti. Među uključenim istraživačima, neurolog dr. Karl Friedl naglašava da je cijeli tjedan praćenja obrazaca kretanja dovoljan da se otkriju pojedinci koji će vjerojatno razviti Parkinsonovu bolest. Gledajući iz šire perspektive, dr. Friedl naglašava da analiza kretanja pojedinca može pružiti dragocjene uvide u različite aspekte njegova zdravlja i dobrobiti. U kombinaciji s novim prodromalnim značajkama povezanim s Parkinsonovom bolešću, poput anosmije, poremećaja REM faze spavanja i depresije, prediktivni algoritmi u našem svijetu umjetne inteligencije koji napreduje imaju golem potencijal.
Studija pametnog sata također je prikupila podatke o obrascima spavanja na uzorku od 65,000 pojedinaca. Još jednom je umjetna inteligencija pokazala sposobnost detektiranja promjena u trajanju i kvaliteti sna, kako kod onih kojima je već dijagnosticirana Parkinsonova bolest u trenutku snimanja aktivnosti, tako i kod onih kojima je dijagnoza dijagnosticirana godinama kasnije. Prema dr. Sandoru, podaci s pametnih satova otkrili su da se pojedinci češće bude noću i dulje spavaju nekoliko godina prije dijagnoze Parkinsonove bolesti. Kombinacijom dnevnih i noćnih podataka, akcelerometri bi liječnicima mogli ponuditi priliku da interveniraju i potencijalno uspore napredovanje bolesti.
Gore opisana tehnologija, konvergencija pametnih satova i umjetne inteligencije za rano otkrivanje Parkinsonove bolesti, ima potencijal značajno utjecati na naše živote u budućnosti. Evo nekoliko načina na koje ova tehnologija može učiniti razliku:
- Rano otkrivanje i intervencija: Iskorištavanjem podataka prikupljenih s pametnih satova i korištenjem naprednih algoritama strojnog učenja, pojedinci mogu steći rani uvid u svoje zdravstveno stanje. Rano otkrivanje Parkinsonove bolesti ili drugih sličnih stanja omogućuje pravovremenu intervenciju, potencijalno poboljšavajući ishode liječenja i kvalitetu života.
- Personalizirana zdravstvena njega: Integracija pametnih satova i umjetne inteligencije omogućuje personalizirana zdravstvena rješenja. Kontinuiranim praćenjem i analizom zdravstvenih podataka pojedinci mogu dobiti prilagođene preporuke, intervencije i preventivne mjere temeljene na njihovim specifičnim zdravstvenim obrascima i rizicima. Ovaj personalizirani pristup ima potencijal poboljšati opću dobrobit i liječenje bolesti.
- Poboljšano upravljanje bolešću: Pametni satovi opremljeni algoritmima koje pokreće AI mogu pružiti povratne informacije i podsjetnike u stvarnom vremenu osobama s Parkinsonovom bolešću ili drugim kroničnim stanjima. Ova podrška može pomoći u upravljanju simptomima, rasporedima uzimanja lijekova, rutinama vježbanja i drugim bitnim aspektima upravljanja bolešću, čime se u konačnici poboljšava ukupna kvaliteta života pacijenata.
- Osnaživanje pojedinaca: Tehnologija omogućuje pojedincima da preuzmu aktivnu ulogu u svom zdravlju i dobrobiti. Omogućavanjem pristupa personaliziranim zdravstvenim uvidima, pojedinci mogu donositi informirane odluke o svom životnom stilu, potražiti pravovremenu liječničku pomoć i aktivno sudjelovati u vlastitom zdravstvenom putu.
- Napredak u istraživanju i zdravstvu: Ogromna količina podataka prikupljenih putem pametnih satova i analiziranih algoritmima umjetne inteligencije može doprinijeti napretku u medicinsko istraživanje. Istraživači mogu dobiti dragocjene uvide u napredovanje bolesti, identificirati nove biomarkere i razviti učinkovitije tretmane. Ova tehnologija ima potencijal ubrzati medicinska istraživanja i poboljšati praksu u zdravstvu.
- Prevencija i javno zdravstvo: Rano otkrivanje Parkinsonove bolesti i drugih zdravstvenih stanja putem pametnih satova i umjetne inteligencije može doprinijeti preventivnim mjerama i javnozdravstvenim inicijativama. Prepoznavanjem visokorizičnih pojedinaca, pružatelji zdravstvenih usluga i kreatori politika mogu implementirati ciljane intervencije i strategije za smanjenje ukupnog tereta bolesti.
- Donošenje odluka na temelju podataka: Bogatstvo podataka prikupljenih s pametnih satova može se iskoristiti za informiranje zdravstvenih politika i strategija. Skupni i anonimizirani podaci mogu pružiti dragocjene uvide u zdravstvene trendove stanovništva, omogućujući sustavima zdravstvene skrbi da učinkovitije raspoređuju resurse, identificiraju nove zdravstvene rizike i razvijaju intervencije utemeljene na dokazima.
Pročitajte još povezanih vijesti:
Izjava o odricanju od odgovornosti
U skladu s Smjernice projekta povjerenja, imajte na umu da informacije navedene na ovoj stranici nemaju namjeru i ne smiju se tumačiti kao pravni, porezni, investicijski, financijski ili bilo koji drugi oblik savjeta. Važno je ulagati samo ono što si možete priuštiti izgubiti i potražiti neovisni financijski savjet ako imate bilo kakvih nedoumica. Za dodatne informacije predlažemo da pogledate odredbe i uvjete, kao i stranice za pomoć i podršku koje pruža izdavatelj ili oglašivač. MetaversePost je predan točnom, nepristranom izvješćivanju, ali tržišni uvjeti podložni su promjenama bez prethodne najave.
O autoru
Damir je voditelj tima, product manager i urednik u Metaverse Post, koji pokriva teme kao što su AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse i Web3- srodna polja. Njegovi članci privlače ogromnu publiku od preko milijun korisnika svakog mjeseca. Čini se da je stručnjak s 10 godina iskustva u SEO-u i digitalnom marketingu. Damir je spomenut u Mashableu, Wiredu, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i druge publikacije. Putuje između UAE, Turske, Rusije i CIS-a kao digitalni nomad. Damir je stekao diplomu prvostupnika fizike, za koju vjeruje da mu je dala vještine kritičkog razmišljanja potrebne za uspjeh u stalno promjenjivom okruženju interneta.
Više članaka
Damir je voditelj tima, product manager i urednik u Metaverse Post, koji pokriva teme kao što su AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse i Web3- srodna polja. Njegovi članci privlače ogromnu publiku od preko milijun korisnika svakog mjeseca. Čini se da je stručnjak s 10 godina iskustva u SEO-u i digitalnom marketingu. Damir je spomenut u Mashableu, Wiredu, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i druge publikacije. Putuje između UAE, Turske, Rusije i CIS-a kao digitalni nomad. Damir je stekao diplomu prvostupnika fizike, za koju vjeruje da mu je dala vještine kritičkog razmišljanja potrebne za uspjeh u stalno promjenjivom okruženju interneta.
