AI ושעונים חכמים יכולים לזהות את מחלת פרקינסון מוקדם
בקיצור
ההתכנסות של שעונים חכמים ו-AI הובילה לפריצת דרך בגילוי מוקדם של מחלת פרקינסון.
חוקרים השתמשו בנתוני שעונים חכמים כדי לזהות אנשים שיאובחנו קלינית עם פרקינסון שבע שנים מאוחר יותר, וחושפים תנועות איטיות יותר ואיכות שינה מופחתת.
המחברת הראשית של המחקר, ד"ר קתרין פיל, מצאה שהמודל מדויק ומפריד בין מחלת פרקינסון למצבים אחרים שעלולים לפגוע בתנועה.
לטכנולוגיה יש פוטנציאל להשפיע באופן משמעותי על חיינו בעתיד, לאפשר גילוי והתערבות מוקדמים, טיפול רפואי מותאם אישית, שיפור ניהול מחלות, העצמת אנשים, קידום במחקר ובבריאות, מניעה ובריאות הציבור וקבלת החלטות מונעת נתונים.
השילוב של שעונים חכמים ובינה מלאכותית יכול לתרום לשיטות בריאות טובות יותר, אמצעי מניעה וקבלת החלטות מונעת נתונים.
ההתכנסות של שעונים חכמים ובינה מלאכותית אפשרה לחוקרים לחשוף תובנות נסתרות על אנשים שלא היו ידועים בעבר. כעת, התגלה מקרה משכנע, המדגים את הפוטנציאל של הטכנולוגיה הזו.
באמצעות ניתוח נתוני השעון החכם, חוקרים עשו פריצת דרך בגילוי מוקדם של מחלת פרקינסון. הם הצליחו לזהות אנשים שיאובחנו קלינית עם פרקינסון שבע שנים מאוחר יותר. הנתונים גילו שאפילו שנים לפני האבחון, אנשים אלה הפגינו תנועות איטיות יותר ואיכות שינה מופחתת.
כדי להשיג את ההישג הזה, החוקרים אימנו מודלים של ML כדי להבחין בין הסובלים ממחלת פרקינסון מהאוכלוסייה הכללית. בהשוואת הממצאים שלהם עם מודלים המבוססים על גנטיקה, כימיה בדם, אורח חיים או תסמינים פרודרומליים ידועים כמו עצירות או אובדן ריח, המודלים שאומנו על נתוני תאוצה משעונים חכמים הוכיחו ביצועים מעולים באבחון מחלת פרקינסון.
המחברת הראשית של המחקר, ד"ר קתרין פיל, אמר ל- BBC News שנראה שהיא מדויקת ומפרידה בין מחלת פרקינסון למצבים אחרים שעלולים לפגוע בתנועה, כמו זקנה או שבריריות.
בתור יתרון בעבודה עם מערך נתונים כמו הביובנק הבריטי, היא אמרה, "השווינו את המודל שלנו על פני מספר הפרעות שונות, כולל סוגים אחרים של הפרעות ניווניות, אנשים עם דלקת מפרקים ניוונית והפרעות תנועה אחרות, בין היתר."
עם זאת, "תמיד תישאר בחירה אינדיבידואלית ואישית" האם יש ליידע אנשים שהם חולים בפרקינסון שנים לפני הופעת התסמינים.
על ידי מינוף של שפע הנתונים שנאסף באמצעות שעונים חכמים, אנשים עשויים לקבל תובנות חשובות לגבי בריאותם ואולי לפנות לטיפול רפואי מתאים מוקדם יותר.
ד"ר סירוואן דרוויש, נוירולוג מהמחלקה לנוירולוגיה בבית הספר לרפואה של אוניברסיטת ארסמוס ברוטרדם, הקדישה מחקר מקיף לחקר הופעתה והתקדמותה של מחלת פרקינסון. בשנת 1990, צוות חוקרים מהאוניברסיטה יזם מחקר מקיף במטרה לנטר את בריאותם של כל התושבים מעל גיל 55 באומורד, שכונה בהולנד. במסגרת מחקר זה, ד"ר דרוויש התמקד במיוחד בקבוצה של מאה אנשים שבסופו של דבר אובחנו עם מחלת פרקינסון.
בהתבסס על מחקריו של ד"ר דרוויש, נקבע כי הפתולוגיה של מחלת פרקינסון באה לידי ביטוי יותר משני עשורים לפני שניתן לבצע אבחנה קלינית. ברוב המקרים, התסמינים הראשוניים הופכים בולטים כעשר שנים לפני קבלת אבחנה רשמית. ד"ר דרוויש שותף לדאגה שהביע גראנדס כי מחלת פרקינסון מאובחנת לרוב בשלב מאוחר כאשר טיפולים משנים מחלה פחות יעילים. הסיבה הסבירה מאחורי חוסר היעילות הזו היא שפתולוגיית המחלה כבר מתקדמת במידה ניכרת באותה נקודה, כאשר יותר מ-60% מתאי המוח הדופמינרגיים החיוניים מתרוקנים עד למועד האבחנה.
מגבלה אחת של מחקרים עדכניים היא ששעונים חכמים תיעדו פעילות רק במשך שבוע. עם זאת, אם גישה זו הייתה מיושמת בסביבה אמיתית, איסוף נתונים מתמשך לאורך תקופה ממושכת יכול לשפר את הדיוק של אותות אזהרה. לפני עבודתו הנוכחית של ד"ר שאנדור, קבוצת מדענים בארה"ב השתמשה בבינה מלאכותית כדי לזהות דפוסים בנתוני השעון החכם. הם גם השתמשו בדגימה מה-Biobank של בריטניה, תוך התמקדות בחולים שכבר קיבלו אבחנה של מחלת פרקינסון. בין החוקרים המעורבים, הנוירולוג ד"ר קארל פרידל מדגיש ששבוע שלם של ניטור דפוסי תנועה מספיק כדי לזהות אנשים שעלולים לפתח פרקינסון. במבט מנקודת מבט רחבה יותר, ד"ר פרידל מדגיש כי ניתוח תנועתו של אדם יכול לספק תובנות חשובות לגבי היבטים שונים של בריאותו ורווחתו. בשילוב עם מאפיינים פרודרומליים מתעוררים הקשורים לפרקינסון, כגון אנוסמיה, הפרעות שינה REM ודיכאון, אלגוריתמים חיזויים בעולם הבינה המלאכותית המתקדם שלנו טומנים בחובם פוטנציאל אדיר.
מחקר השעון החכם אסף גם נתונים על דפוסי שינה ממדגם של 65,000 אנשים. שוב, הבינה המלאכותית הדגימה את היכולת לזהות שינויים במשך ובאיכות השינה, הן באלה שכבר אובחנו כחולים במחלת פרקינסון בזמן רישום הפעילות והן באלה שאובחנו שנים לאחר מכן. לדברי ד"ר סנדור, הנתונים משעונים חכמים חשפו שאנשים חווים יקיצות תכופות יותר בלילה ומשך שינה ארוך יותר מספר שנים לפני אבחון פרקינסון. על ידי שילוב של נתוני יום ולילה, מדי תאוצה יכולים להציע לרופאים את ההזדמנות להתערב ועלול להאט את התקדמות המחלה.
לטכנולוגיה שתוארה לעיל, ההתכנסות של שעונים חכמים ובינה מלאכותית לגילוי מוקדם של מחלת פרקינסון, יש פוטנציאל להשפיע באופן משמעותי על חיינו בעתיד. הנה כמה דרכים שבהן הטכנולוגיה הזו יכולה לעשות את ההבדל:
- גילוי מוקדם והתערבות: על ידי מינוף הנתונים שנאספו משעונים חכמים ושימוש באלגוריתמים מתקדמים של למידת מכונה, אנשים יכולים לקבל תובנות מוקדמות על מצבם הבריאותי. גילוי מוקדם של מחלת פרקינסון או מצבים דומים אחרים מאפשר התערבות בזמן, העלול לשפר את תוצאות הטיפול ואיכות החיים.
- שירותי בריאות מותאם אישית: השילוב של שעונים חכמים ו-AI מאפשר פתרונות בריאות מותאמים אישית. עם ניטור וניתוח מתמשכים של נתוני בריאות, אנשים יכולים לקבל המלצות מותאמות, התערבויות ואמצעי מניעה על סמך דפוסי הבריאות והסיכונים הספציפיים שלהם. לגישה מותאמת אישית זו יש פוטנציאל לשפר את הרווחה הכללית וניהול מחלות.
- ניהול מחלות משופר: שעונים חכמים המצוידים באלגוריתמים המופעלים על ידי בינה מלאכותית יכולים לספק משוב ותזכורות בזמן אמת לאנשים עם מחלת פרקינסון או מצבים כרוניים אחרים. תמיכה זו יכולה לסייע בניהול תסמינים, לוחות זמנים של תרופות, שגרות פעילות גופנית והיבטים חיוניים אחרים של ניהול מחלות, ובסופו של דבר לשפר את איכות החיים הכוללת של החולים.
- העצמת יחידים: הטכנולוגיה מעצימה אנשים לקחת חלק פעיל בבריאותם וברווחתם. על ידי מתן גישה לתובנות בריאות מותאמות אישית, אנשים יכולים לקבל החלטות מושכלות לגבי אורח חייהם, לפנות לטיפול רפואי בזמן, ולהשתתף באופן פעיל במסע הבריאות שלהם.
- התקדמות במחקר ובבריאות: הכמות העצומה של נתונים שנאספים באמצעות שעונים חכמים ומנתחים באמצעות אלגוריתמי AI יכולה לתרום להתקדמות בתחום מחקר רפואי. חוקרים יכולים לקבל תובנות חשובות לגבי התקדמות המחלה, לזהות סמנים ביולוגיים חדשים ולפתח טיפולים יעילים יותר. לטכנולוגיה זו יש פוטנציאל להאיץ את המחקר הרפואי ולשפר את שיטות הבריאות.
- מניעה ובריאות הציבור: גילוי מוקדם של מחלת פרקינסון ומצבים בריאותיים אחרים באמצעות שעונים חכמים ובינה מלאכותית יכול לתרום לאמצעי מניעה ויוזמות בריאות הציבור. על ידי זיהוי אנשים בסיכון גבוה, ספקי שירותי בריאות וקובעי מדיניות יכולים ליישם התערבויות ואסטרטגיות ממוקדות להפחתת הנטל הכולל של המחלה.
- קבלת החלטות מונע נתונים: ניתן למנף את שפע הנתונים שנאספו משעונים חכמים כדי לייעד מדיניות ואסטרטגיות של שירותי בריאות. נתונים מצטברים ואנונימיים יכולים לספק תובנות חשובות לגבי מגמות בריאות האוכלוסייה, ולאפשר למערכות הבריאות להקצות משאבים בצורה יעילה יותר, לזהות סיכונים בריאותיים מתעוררים ולפתח התערבויות מבוססות ראיות.
קרא עוד חדשות קשורות:
כתב ויתור
בקנה אחד עם הנחיות פרויקט אמון, אנא שים לב שהמידע המסופק בדף זה אינו מיועד ואין לפרש אותו כייעוץ משפטי, מס, השקעות, פיננסי או כל צורה אחרת של ייעוץ. חשוב להשקיע רק את מה שאתה יכול להרשות לעצמך להפסיד ולפנות לייעוץ פיננסי עצמאי אם יש לך ספק. למידע נוסף, אנו מציעים להתייחס לתנאים ולהגבלות וכן לדפי העזרה והתמיכה שסופקו על ידי המנפיק או המפרסם. MetaversePost מחויבת לדיווח מדויק וחסר פניות, אך תנאי השוק עשויים להשתנות ללא הודעה מוקדמת.
על המחבר
דמיר הוא ראש הצוות, מנהל המוצר והעורך ב Metaverse Post, המכסה נושאים כגון AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse ו Web3-בתחומים משיקים. המאמרים שלו מושכים קהל עצום של למעלה ממיליון משתמשים מדי חודש. נראה שהוא מומחה עם ניסיון של 10 שנים בקידום אתרים ושיווק דיגיטלי. דמיר הוזכר ב-Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ופרסומים אחרים. הוא נודד בין איחוד האמירויות, טורקיה, רוסיה וחבר העמים כנווד דיגיטלי. דמיר סיים תואר ראשון בפיזיקה, שלדעתו נתן לו את כישורי החשיבה הביקורתית הדרושים כדי להצליח בנוף המשתנה ללא הרף של האינטרנט.
מאמרים נוספים
דמיר הוא ראש הצוות, מנהל המוצר והעורך ב Metaverse Post, המכסה נושאים כגון AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse ו Web3-בתחומים משיקים. המאמרים שלו מושכים קהל עצום של למעלה ממיליון משתמשים מדי חודש. נראה שהוא מומחה עם ניסיון של 10 שנים בקידום אתרים ושיווק דיגיטלי. דמיר הוזכר ב-Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ופרסומים אחרים. הוא נודד בין איחוד האמירויות, טורקיה, רוסיה וחבר העמים כנווד דיגיטלי. דמיר סיים תואר ראשון בפיזיקה, שלדעתו נתן לו את כישורי החשיבה הביקורתית הדרושים כדי להצליח בנוף המשתנה ללא הרף של האינטרנט.
