AI ir išmanieji laikrodžiai gali anksti aptikti Parkinsono ligą
Trumpai
Išmaniųjų laikrodžių ir dirbtinio intelekto konvergencija lėmė ankstyvo Parkinsono ligos nustatymo proveržį.
Tyrėjai naudojo išmaniųjų laikrodžių duomenis, kad nustatytų asmenis, kuriems po septynerių metų bus kliniškai diagnozuota Parkinsono liga, atskleidžiant lėtesnius judesius ir pablogėjusią miego kokybę.
Tyrimo vadovė dr. Kathryn Peall nustatė, kad modelis yra tikslus ir atskiria Parkinsono ligą nuo kitų būklių, galinčių pakenkti judėjimui.
Ši technologija gali turėti didelės įtakos mūsų gyvenimui ateityje, leisdama anksti aptikti ir įsikišti, individualizuoti sveikatos priežiūrą, pagerinti ligų valdymą, suteikti asmenims galių, tobulėti mokslinių tyrimų ir sveikatos priežiūros, prevencijos ir visuomenės sveikatos srityse bei priimti duomenimis pagrįstus sprendimus.
Išmaniųjų laikrodžių ir AI derinys gali prisidėti prie geresnės sveikatos priežiūros praktikos, prevencinių priemonių ir duomenimis pagrįstų sprendimų priėmimo.
Išmaniųjų laikrodžių ir AI konvergencija leido tyrėjams atskleisti paslėptas įžvalgas apie asmenis, kurios anksčiau nebuvo žinomos. Dabar pasirodė įtikinamas atvejis, parodantis šios technologijos potencialą.
Analizuodami išmaniųjų laikrodžių duomenis, mokslininkai padarė proveržį anksti nustatydami Parkinsono ligą. Jie sugebėjo nustatyti asmenis, kuriems po septynerių metų bus kliniškai diagnozuota Parkinsono liga. Duomenys atskleidė, kad net kelerius metus iki diagnozės nustatymo šie asmenys judėjo lėčiau ir pablogėjo miego kokybė.
Norėdami pasiekti šį žygdarbį, mokslininkai apmokė ML modelius, kad atskirtų Parkinsono liga sergančius žmones nuo bendrosios populiacijos. Palyginus jų rezultatus su modeliais, pagrįstais genetika, kraujo chemija, gyvenimo būdu arba žinomais prodrominiais simptomais, tokiais kaip vidurių užkietėjimas ar kvapo praradimas, modeliai, išmokyti pagal išmaniųjų laikrodžių akselerometrijos duomenis, parodė puikius rezultatus diagnozuojant Parkinsono ligą.
Tyrimo vadovė dr. Kathryn Peall, pasakojo „BBC News“ kad tai atrodė tiksli ir atskirianti Parkinsono ligą nuo kitų būklių, galinčių pakenkti judėjimui, pavyzdžiui, senatvės ar silpnumo.
Kaip naudą dirbant su duomenų rinkiniu, pvz., JK Biobank, ji sakė: „Mes palyginome savo modelį su daugybe skirtingų sutrikimų, įskaitant kitų tipų neurodegeneracinius sutrikimus, žmones, sergančius osteoartritu ir kitais judėjimo sutrikimais.
Tačiau „visada liks individualus ir asmeninis pasirinkimas“, ar žmonėms turi būti pranešta, kad jie sirgo Parkinsono liga, prieš pasirodant simptomams.
Naudodami daugybę duomenų, surinktų naudojant išmaniuosius laikrodžius, asmenys gali įgyti vertingų įžvalgų apie savo sveikatą ir galbūt greičiau kreiptis į atitinkamą medicinos pagalbą.
Dr. Sirwan Darweesh, neurologas iš Erasmus universiteto medicinos mokyklos Roterdame Neurologijos katedros, skyrė išsamius tyrimus Parkinsono ligos atsiradimo ir progresavimo tyrimams. 1990 m. universiteto mokslininkų komanda pradėjo išsamų tyrimą, kurio tikslas buvo stebėti visų vyresnių nei 55 metų amžiaus gyventojų sveikatą Ommorde, Nyderlandų kaimynystėje. Šiame tyrime daktaras Darweeshas daugiausia dėmesio skyrė šimto asmenų grupei, kurioms galiausiai buvo diagnozuota Parkinsono liga.
Remiantis daktaro Darweesho tyrimais, buvo nustatyta, kad Parkinsono ligos patologija pasireiškia daugiau nei du dešimtmečius iki klinikinės diagnozės nustatymo. Daugeliu atvejų pirmieji simptomai pastebimi likus maždaug dešimčiai metų iki oficialios diagnozės nustatymo. Daktaras Darweeshas dalijasi susirūpinimu, kurį išreiškė Grandas, kad Parkinsono liga dažnai diagnozuojama vėlyvoje stadijoje, kai ligą modifikuojantys gydymo būdai yra mažiau veiksmingi. Tikėtina šio neveiksmingumo priežastis yra ta, kad ligos patologija tuo metu jau yra gerokai pažengusi, o diagnozės nustatymo metu yra išeikvota daugiau nei 60% gyvybiškai svarbių dopaminerginių smegenų ląstelių.
Vienas iš naujausių tyrimų apribojimų yra tas, kad išmanieji laikrodžiai fiksavo veiklą tik savaitę. Tačiau jei šis metodas būtų taikomas realiame pasaulyje, nuolatinis duomenų rinkimas ilgą laiką galėtų padidinti įspėjamųjų signalų tikslumą. Iki dabartinio daktaro Sandoro darbo grupė mokslininkų JAV naudojo dirbtinį intelektą, kad nustatytų išmaniųjų laikrodžių duomenų šablonus. Jie taip pat panaudojo JK Biobanko pavyzdį, daugiausia dėmesio skiriant pacientams, kuriems jau buvo diagnozuota Parkinsono liga. Tarp dalyvaujančių tyrėjų neurologas daktaras Karlas Friedlis pabrėžia, kad visos savaitės judėjimo modelių stebėjimo pakanka norint nustatyti asmenis, kuriems gali išsivystyti Parkinsono liga. Žvelgdamas iš platesnės perspektyvos, daktaras Friedlis pabrėžia, kad individo judėjimo analizė gali suteikti vertingų įžvalgų apie įvairius jo sveikatos ir gerovės aspektus. Kartu su atsirandančiomis prodrominėmis savybėmis, susijusiomis su Parkinsono liga, pvz., anosmija, REM miego sutrikimu ir depresija, nuspėjamieji algoritmai mūsų tobulėjančiame AI pasaulyje turi didžiulį potencialą.
Išmaniųjų laikrodžių tyrime taip pat buvo surinkti duomenys apie miego modelius iš 65,000 XNUMX asmenų. Dirbtinis intelektas dar kartą pademonstravo gebėjimą aptikti miego trukmės ir kokybės pokyčius – tiek tiems, kuriems jau buvo diagnozuota Parkinsono liga veiklos registravimo metu, tiek tiems, kuriems diagnozė buvo nustatyta po metų. Pasak daktaro Sandor, išmaniųjų laikrodžių duomenys atskleidė, kad žmonės dažniau prabunda naktimis ir ilgiau miega kelerius metus iki Parkinsono ligos diagnozės. Sujungus dienos ir nakties duomenis, akselerometrai galėtų pasiūlyti gydytojams galimybę įsikišti ir galbūt sulėtinti ligos progresavimą.
Aukščiau aprašyta technologija – išmaniųjų laikrodžių ir dirbtinio intelekto konvergencija, skirta anksti nustatyti Parkinsono ligą, gali turėti didelės įtakos mūsų gyvenimui ateityje. Štai keletas būdų, kaip ši technologija gali pakeisti:
- Ankstyvas aptikimas ir intervencija: Naudodami duomenis, surinktus iš išmaniųjų laikrodžių ir naudodami pažangius mašininio mokymosi algoritmus, asmenys gali iš anksto sužinoti apie savo sveikatos būklę. Ankstyvas Parkinsono ligos ar kitų panašių būklių nustatymas leidžia laiku įsikišti, galimai pagerinti gydymo rezultatus ir gyvenimo kokybę.
- Personalizuota sveikatos priežiūra: Išmaniųjų laikrodžių ir dirbtinio intelekto integravimas įgalina asmeninius sveikatos priežiūros sprendimus. Nuolat stebint ir analizuojant sveikatos duomenis, asmenys gali gauti pritaikytas rekomendacijas, intervencijas ir prevencines priemones, pagrįstas konkrečiais jų sveikatos modeliais ir rizika. Šis individualizuotas požiūris gali pagerinti bendrą gerovę ir ligų valdymą.
- Patobulintas ligų valdymas: Išmanieji laikrodžiai, kuriuose yra dirbtinio intelekto algoritmai, gali teikti grįžtamąjį ryšį realiuoju laiku ir priminimus asmenims, sergantiems Parkinsono liga ar kitomis lėtinėmis ligomis. Ši pagalba gali padėti valdyti simptomus, vaistų vartojimo tvarkaraščius, mankštą ir kitus esminius ligos valdymo aspektus, galiausiai pagerindama bendrą pacientų gyvenimo kokybę.
- Asmenų įgalinimas: Technologija suteikia žmonėms galimybę aktyviai dalyvauti savo sveikatos ir gerovės srityje. Suteikdami prieigą prie asmeninių sveikatos įžvalgų, asmenys gali priimti pagrįstus sprendimus dėl savo gyvenimo būdo, laiku kreiptis į gydytoją ir aktyviai dalyvauti savo sveikatos priežiūros kelionėje.
- Mokslinių tyrimų ir sveikatos priežiūros pažanga: didžiulis duomenų kiekis, surinktas naudojant išmaniuosius laikrodžius ir išanalizuotas naudojant AI algoritmus, gali prisidėti prie pažangos medicininiai tyrimai. Tyrėjai gali įgyti vertingų įžvalgų apie ligos progresavimą, nustatyti naujus biomarkerius ir sukurti veiksmingesnius gydymo būdus. Ši technologija gali paspartinti medicininius tyrimus ir pagerinti sveikatos priežiūros praktiką.
- Prevencija ir visuomenės sveikata: Ankstyvas Parkinsono ligos ir kitų sveikatos būklių nustatymas naudojant išmaniuosius laikrodžius ir AI gali prisidėti prie prevencinių priemonių ir visuomenės sveikatos iniciatyvų. Nustatydami didelės rizikos asmenis, sveikatos priežiūros paslaugų teikėjai ir politikos formuotojai gali įgyvendinti tikslines intervencijas ir strategijas, kad sumažintų bendrą ligų naštą.
- Duomenimis pagrįstas sprendimų priėmimas: Daugybė duomenų, surinktų iš išmaniųjų laikrodžių, gali būti panaudoti siekiant informuoti apie sveikatos priežiūros politiką ir strategijas. Apibendrinti ir anonimizuoti duomenys gali suteikti vertingų įžvalgų apie gyventojų sveikatos tendencijas, o tai leidžia sveikatos priežiūros sistemoms veiksmingiau paskirstyti išteklius, nustatyti kylančius pavojus sveikatai ir kurti įrodymais pagrįstas intervencijas.
Skaitykite daugiau susijusių naujienų:
Atsakomybės neigimas
Remdamasi tuo, Pasitikėjimo projekto gairės, atkreipkite dėmesį, kad šiame puslapyje pateikta informacija nėra skirta ir neturėtų būti aiškinama kaip teisinė, mokesčių, investicinė, finansinė ar bet kokia kita konsultacija. Svarbu investuoti tik tai, ką galite sau leisti prarasti, ir, jei turite kokių nors abejonių, kreiptis į nepriklausomą finansinę konsultaciją. Norėdami gauti daugiau informacijos, siūlome peržiūrėti taisykles ir nuostatas bei pagalbos ir palaikymo puslapius, kuriuos pateikia išdavėjas arba reklamuotojas. MetaversePost yra įsipareigojusi teikti tikslias, nešališkas ataskaitas, tačiau rinkos sąlygos gali keistis be įspėjimo.
Apie autorių
Damiras yra komandos vadovas, produktų vadovas ir redaktorius Metaverse Post, apimantis tokias temas kaip AI/ML, AGI, LLM, Metaverse ir Web3– susijusiose srityse. Jo straipsniai kas mėnesį pritraukia didžiulę daugiau nei milijono vartotojų auditoriją. Atrodo, kad jis yra ekspertas, turintis 10 metų SEO ir skaitmeninės rinkodaros patirtį. Damiras buvo paminėtas Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ir kiti leidiniai. Jis keliauja tarp JAE, Turkijos, Rusijos ir NVS kaip skaitmeninis klajoklis. Damiras įgijo fizikos bakalauro laipsnį, kuris, jo manymu, suteikė jam kritinio mąstymo įgūdžių, reikalingų sėkmingam nuolat besikeičiančiame interneto peizaže.
Daugiau straipsnių
Damiras yra komandos vadovas, produktų vadovas ir redaktorius Metaverse Post, apimantis tokias temas kaip AI/ML, AGI, LLM, Metaverse ir Web3– susijusiose srityse. Jo straipsniai kas mėnesį pritraukia didžiulę daugiau nei milijono vartotojų auditoriją. Atrodo, kad jis yra ekspertas, turintis 10 metų SEO ir skaitmeninės rinkodaros patirtį. Damiras buvo paminėtas Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ir kiti leidiniai. Jis keliauja tarp JAE, Turkijos, Rusijos ir NVS kaip skaitmeninis klajoklis. Damiras įgijo fizikos bakalauro laipsnį, kuris, jo manymu, suteikė jam kritinio mąstymo įgūdžių, reikalingų sėkmingam nuolat besikeičiančiame interneto peizaže.
