Az AI és az okosórák korán felismerhetik a Parkinson-kórt
Röviden
Az okosórák és az AI konvergenciája áttörést hozott a Parkinson-kór korai felismerésében.
A kutatók az okosóra adatait felhasználva azonosították azokat a személyeket, akiknél hét évvel később klinikailag Parkinson-kórt diagnosztizálnak, ami lassabb mozgást és rosszabb alvásminőséget mutatott ki.
A tanulmány vezető szerzője, Dr. Kathryn Peall pontosnak találta a modellt, és elválasztja a Parkinson-kórt más olyan állapotoktól, amelyek károsíthatják a mozgást.
A technológia jelentős hatással lehet életünkre a jövőben, lehetővé téve a korai felismerést és beavatkozást, a személyre szabott egészségügyi ellátást, a betegségkezelés javítását, az egyének felhatalmazását, a kutatás és az egészségügy, a megelőzés és a közegészségügy fejlődését, valamint az adatvezérelt döntéshozatalt.
Az okosórák és a mesterséges intelligencia kombinációja hozzájárulhat a jobb egészségügyi gyakorlatokhoz, a megelőző intézkedésekhez és az adatvezérelt döntéshozatalhoz.
Az okosórák és a mesterséges intelligencia konvergenciája lehetővé tette a kutatóknak, hogy olyan rejtett meglátásokat tárjanak fel egyénekről, amelyek korábban ismeretlenek voltak. Most egy meggyőző eset merült fel, amely bemutatja e technológiában rejlő lehetőségeket.
Az okosórák adatainak elemzésével a kutatók áttörést értek el a Parkinson-kór korai felismerésében. Sikerült azonosítani azokat a személyeket, akiknél hét évvel később klinikailag Parkinson-kórt diagnosztizálnak. Az adatok azt mutatták, hogy még évekkel a diagnózis felállítása előtt ezek az egyének lassabb mozgást és csökkent alvásminőséget mutattak.
E teljesítmény elérése érdekében a kutatók ML modelleket képeztek ki, hogy megkülönböztessék a Parkinson-kórban szenvedőket az általános populációtól. Összehasonlítva eredményeiket genetikán, vérkémián, életmódon vagy ismert prodromális tüneteken, például székrekedésen vagy szaglásvesztésen alapuló modellekkel, az okosórák gyorsulásmérési adataira kiképzett modellek kiváló teljesítményt mutattak a Parkinson-kór diagnosztizálásában.
A tanulmány vezető szerzője, Dr. Kathryn Peall - mondta a BBC News hogy pontosnak tűnt, és elválasztja a Parkinson-kórt más olyan állapotoktól, amelyek károsíthatják a mozgást, mint például az öregség vagy a gyengeség.
A brit Biobankhoz hasonló adatkészlettel való munka előnyeként azt mondta: "Modelnünket számos különböző rendellenességgel hasonlítottuk össze, többek között más típusú neurodegeneratív rendellenességekkel, osteoarthritisben szenvedő emberekkel és egyéb mozgászavarokkal."
Azonban „mindig egyéni és személyes döntés marad”, hogy az embereket a tünetek megjelenése előtt tájékoztatni kell-e arról, hogy Parkinson-kórban szenvedtek.
Az okosórákon keresztül gyűjtött rengeteg adat hasznosításával az egyének értékes betekintést nyerhetnek egészségi állapotukba, és esetleg hamarabb kérhetnek megfelelő orvosi segítséget.
Dr. Sirwan Darweesh, a rotterdami Erasmus Egyetem Orvostudományi Karának Neurológiai Tanszékének neurológusa, kiterjedt kutatásokat szentelt a Parkinson-kór kialakulásának és progressziójának tanulmányozására. 1990-ben az egyetem kutatócsoportja átfogó tanulmányt kezdeményezett, amelynek célja az összes 55 év feletti lakos egészségi állapotának monitorozása volt Ommordban, egy hollandiai negyedben. Ebben a tanulmányban Dr. Darweesh kifejezetten egy száz fős csoportra összpontosított, akiknél végül Parkinson-kórt diagnosztizáltak.
Dr. Darweesh kutatásai alapján megállapították, hogy a Parkinson-kór patológiája több mint két évtizeddel a klinikai diagnózis felállítása előtt nyilvánul meg. A legtöbb esetben a kezdeti tünetek körülbelül tíz évvel a hivatalos diagnózis felállítása előtt válnak észrevehetővé. Dr. Darweesh osztja Grandas aggodalmát, miszerint a Parkinson-kórt gyakran késői stádiumban diagnosztizálják, amikor a betegségmódosító terápiák kevésbé hatékonyak. Ennek a hatástalanságnak az oka valószínűleg az, hogy a betegség patológiája ekkor már jelentősen előrehaladott, és a létfontosságú dopaminerg agysejtek több mint 60%-a kimerült a diagnózis idejére.
A legújabb kutatások egyik korlátja, hogy az okosórák csak egy hétig rögzítették az aktivitást. Ha azonban ezt a megközelítést valós környezetben alkalmaznák, a folyamatos adatgyűjtés hosszabb ideig javíthatja a figyelmeztető jelzések pontosságát. Dr. Sándor jelenlegi munkája előtt az Egyesült Államokban tudósok egy csoportja mesterséges intelligenciát alkalmazott az okosóra adatok mintázatainak azonosítására. Felhasználták a brit Biobank mintáját is, olyan betegekre összpontosítva, akiknél már Parkinson-kórt diagnosztizáltak. Az érintett kutatók közül Dr. Karl Friedl neurológus hangsúlyozza, hogy egy teljes hét mozgásminták monitorozása elegendő azoknak a személyeknek a kimutatására, akiknél valószínűleg Parkinson-kór alakul ki. Tágabb perspektívából tekintve Dr. Friedl hangsúlyozza, hogy az egyén mozgásának elemzése értékes betekintést nyújthat egészségének és jólétének különböző aspektusaiba. A Parkinson-kórhoz kapcsolódó új prodromális jellemzőkkel, például anozmia, REM alvászavar és depresszió kombinálva a prediktív algoritmusok fejlődő mesterséges intelligencia világunkban óriási lehetőségeket rejtenek magukban.
Az okosórás tanulmány 65,000 XNUMX fős mintából gyűjtött adatokat az alvási szokásokról is. A mesterséges intelligencia ismét bebizonyította, hogy képes észlelni az alvás időtartamában és minőségében bekövetkező változásokat, mind azoknál, akiknél már az aktivitás rögzítésekor Parkinson-kórt diagnosztizáltak, mind azoknál, akiknél évekkel később diagnosztizálták. Dr. Sándor szerint az okosórákból származó adatok felfedték, hogy az egyének gyakrabban ébrednek éjszaka és hosszabb ideig alszanak néhány évvel a Parkinson-kór diagnózisa előtt. A nappali és éjszakai adatok kombinálásával a gyorsulásmérők lehetőséget kínálhatnak az orvosoknak a beavatkozásra, és potenciálisan lelassíthatják a betegség progresszióját.
A fent leírt technológia, az okosórák és a mesterséges intelligencia konvergenciája a Parkinson-kór korai felismerése érdekében jelentős hatással lehet életünkre a jövőben. Íme néhány módszer, amellyel ez a technológia változást hozhat:
- Korai felismerés és beavatkozás: Az okosórákból gyűjtött adatok felhasználásával és a fejlett gépi tanulási algoritmusok használatával az egyének korai betekintést nyerhetnek egészségi állapotukba. A Parkinson-kór vagy más hasonló állapotok korai felismerése lehetővé teszi az időben történő beavatkozást, ami potenciálisan javítja a kezelés eredményeit és az életminőséget.
- Személyre szabott egészségügyi ellátás: Az okosórák és a mesterséges intelligencia integrációja személyre szabott egészségügyi megoldásokat tesz lehetővé. Az egészségügyi adatok folyamatos nyomon követésével és elemzésével az egyének személyre szabott ajánlásokat, beavatkozásokat és megelőző intézkedéseket kaphatnak sajátos egészségügyi mintáik és kockázataik alapján. Ez a személyre szabott megközelítés javíthatja az általános jólétet és a betegségkezelést.
- Továbbfejlesztett betegségkezelés: A mesterséges intelligencia által működtetett algoritmusokkal felszerelt okosórák valós idejű visszajelzést és emlékeztetőket nyújthatnak a Parkinson-kórban vagy más krónikus betegségben szenvedőknek. Ez a támogatás segíthet a tünetek kezelésében, a gyógyszeres kezelés ütemezésében, a gyakorlati rutinokban és a betegségkezelés egyéb lényeges szempontjaiban, végső soron javítva a betegek általános életminőségét.
- Az egyének felhatalmazása: A technológia lehetővé teszi az egyének számára, hogy aktív szerepet vállaljanak egészségükben és jólétükben. A személyre szabott egészségügyi információkhoz való hozzáférés biztosításával az egyének megalapozott döntéseket hozhatnak életmódjukkal kapcsolatban, időben orvoshoz fordulhatnak, és aktívan részt vehetnek saját egészségügyi útjukon.
- Haladás a kutatásban és az egészségügyben: Az okosórákon keresztül gyűjtött és mesterséges intelligencia algoritmusokkal elemzett hatalmas adatmennyiség hozzájárulhat a orvosi kutatás. A kutatók értékes betekintést nyerhetnek a betegség progressziójába, új biomarkereket azonosíthatnak, és hatékonyabb kezeléseket dolgozhatnak ki. Ez a technológia képes felgyorsítani az orvosi kutatást és javítani az egészségügyi gyakorlatokat.
- Megelőzés és közegészségügy: A Parkinson-kór és más egészségügyi állapotok korai felismerése okosórákon és mesterséges intelligencián keresztül hozzájárulhat a megelőző intézkedésekhez és a közegészségügyi kezdeményezésekhez. A magas kockázatú egyének azonosításával az egészségügyi szolgáltatók és a döntéshozók célzott beavatkozásokat és stratégiákat hajthatnak végre a betegségek általános terhének csökkentésére.
- Adatvezérelt döntéshozatal: Az okosórákból gyűjtött rengeteg adat felhasználható az egészségügyi politikák és stratégiák megalapozására. Az aggregált és anonimizált adatok értékes betekintést nyújthatnak a népesség-egészségügyi trendekbe, lehetővé téve az egészségügyi rendszerek számára az erőforrások hatékonyabb elosztását, a felmerülő egészségügyi kockázatok azonosítását és a bizonyítékokon alapuló beavatkozások kidolgozását.
Olvasson további kapcsolódó híreket:
A felelősség megtagadása
Összhangban a A Trust Project irányelvei, kérjük, vegye figyelembe, hogy az ezen az oldalon közölt információk nem minősülnek jogi, adózási, befektetési, pénzügyi vagy bármilyen más formájú tanácsnak, és nem is értelmezhetők. Fontos, hogy csak annyit fektessen be, amennyit megengedhet magának, hogy elveszítsen, és kérjen független pénzügyi tanácsot, ha kétségei vannak. További információkért javasoljuk, hogy tekintse meg a szerződési feltételeket, valamint a kibocsátó vagy hirdető által biztosított súgó- és támogatási oldalakat. MetaversePost elkötelezett a pontos, elfogulatlan jelentéstétel mellett, de a piaci feltételek előzetes értesítés nélkül változhatnak.
A szerzőről
Damir a csapat vezetője, termékmenedzsere és szerkesztője Metaverse Post, olyan témákkal foglalkozik, mint az AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse és Web3- kapcsolódó mezők. Cikkei havonta több mint egymillió felhasználót vonzanak. Úgy tűnik, szakértő, aki 10 éves tapasztalattal rendelkezik a SEO és a digitális marketing területén. Damirt a Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto és más kiadványok. Digitális nomádként utazik az Egyesült Arab Emírségek, Törökország, Oroszország és a FÁK között. Damir fizikából szerzett bachelor-diplomát, és úgy gondolja, hogy ez megadta neki azokat a kritikus gondolkodási készségeket, amelyek szükségesek ahhoz, hogy sikeres legyen az internet folyamatosan változó táján.
További cikkek
Damir a csapat vezetője, termékmenedzsere és szerkesztője Metaverse Post, olyan témákkal foglalkozik, mint az AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse és Web3- kapcsolódó mezők. Cikkei havonta több mint egymillió felhasználót vonzanak. Úgy tűnik, szakértő, aki 10 éves tapasztalattal rendelkezik a SEO és a digitális marketing területén. Damirt a Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto és más kiadványok. Digitális nomádként utazik az Egyesült Arab Emírségek, Törökország, Oroszország és a FÁK között. Damir fizikából szerzett bachelor-diplomát, és úgy gondolja, hogy ez megadta neki azokat a kritikus gondolkodási készségeket, amelyek szükségesek ahhoz, hogy sikeres legyen az internet folyamatosan változó táján.
