AI un viedpulksteņi var agri noteikt Parkinsona slimību
Īsumā
Viedpulksteņu un mākslīgā intelekta konverģence ir radījusi izrāvienu Parkinsona slimības agrīnā noteikšanā.
Pētnieki izmantoja viedpulksteņu datus, lai identificētu personas, kurām pēc septiņiem gadiem tiks klīniski diagnosticēta Parkinsona slimība, atklājot lēnākas kustības un pasliktinātu miega kvalitāti.
Pētījuma vadošā autore Dr. Kathryn Peall atklāja, ka modelis ir precīzs un atdala Parkinsona slimību no citiem stāvokļiem, kas varētu traucēt kustību.
Tehnoloģijai ir potenciāls būtiski ietekmēt mūsu dzīvi nākotnē, nodrošinot agrīnu atklāšanu un iejaukšanos, personalizētu veselības aprūpi, uzlabotu slimību pārvaldību, indivīdu pilnvarošanu, progresu pētniecībā un veselības aprūpē, profilaksē un sabiedrības veselībā, kā arī uz datiem balstītu lēmumu pieņemšanu.
Viedpulksteņu un AI kombinācija var veicināt labāku veselības aprūpes praksi, preventīvus pasākumus un uz datiem balstītu lēmumu pieņemšanu.
Viedpulksteņu un mākslīgā intelekta konverģence ir ļāvusi pētniekiem atklāt slēptus ieskatus par personām, kas iepriekš nebija zināmas. Tagad ir parādījies pārliecinošs gadījums, kas parāda šīs tehnoloģijas potenciālu.
Izmantojot viedpulksteņu datu analīzi, pētnieki ir panākuši izrāvienu Parkinsona slimības agrīnā noteikšanā. Viņi spēja identificēt personas, kurām septiņus gadus vēlāk tika klīniski diagnosticēta Parkinsona slimība. Dati atklāja, ka pat gadus pirms diagnozes noteikšanas šīm personām bija lēnākas kustības un pasliktinājās miega kvalitāte.
Lai sasniegtu šo varoņdarbu, pētnieki apmācīja ML modeļus, lai atšķirtu tos ar Parkinsona slimību no vispārējās populācijas. Salīdzinot savus rezultātus ar modeļiem, kuru pamatā ir ģenētika, asins ķīmija, dzīvesveids vai zināmi prodromāli simptomi, piemēram, aizcietējums vai smakas zudums, modeļi, kas apmācīti par viedpulksteņu akselerometrijas datiem, parādīja izcilu veiktspēju Parkinsona slimības diagnosticēšanā.
Pētījuma vadošā autore Dr. Ketrina Pīla, pastāstīja BBC News ka tas šķita precīzs un nošķir Parkinsona slimību no citiem stāvokļiem, kas varētu traucēt kustību, piemēram, vecuma vai vājuma.
Kā ieguvumu, strādājot ar tādu datu kopu kā Apvienotās Karalistes Biobank, viņa teica: "Mēs salīdzinājām savu modeli ar vairākiem dažādiem traucējumiem, tostarp cita veida neirodeģeneratīviem traucējumiem, cilvēkiem ar osteoartrītu un citiem kustību traucējumiem."
Tomēr tas "vienmēr paliks individuāla un personiska izvēle", vai cilvēki ir jāinformē, ka viņiem ir Parkinsona slimība vairākus gadus pirms simptomu parādīšanās.
Izmantojot viedpulksteņos savākto datu apjomu, indivīdi var gūt vērtīgu ieskatu par savu veselību un, iespējams, ātrāk meklēt atbilstošu medicīnisko palīdzību.
Dr. Sirwan Darweesh, neirologs no Erasmus Universitātes Medicīnas skolas Roterdamas Neiroloģijas katedras, ir veltījis plašus pētījumus Parkinsona slimības sākuma un progresēšanas izpētei. 1990. gadā universitātes pētnieku komanda uzsāka visaptverošu pētījumu, kura mērķis bija uzraudzīt visu to iedzīvotāju veselību, kuri ir vecāki par 55 gadiem Ommordā, Nīderlandes apkaimē. Šajā pētījumā Dr Darweesh īpaši koncentrējās uz simts indivīdu grupu, kam galu galā tika diagnosticēta Parkinsona slimība.
Pamatojoties uz Dr Darweesh pētījumiem, ir noteikts, ka Parkinsona slimības patoloģija izpaužas vairāk nekā divus gadu desmitus pirms klīniskās diagnozes noteikšanas. Vairumā gadījumu sākotnējie simptomi kļūst pamanāmi aptuveni desmit gadus pirms oficiālas diagnozes noteikšanas. Dr Darweesh piekrīt Grandas paustajām bažām, ka Parkinsona slimība bieži tiek diagnosticēta vēlīnā stadijā, kad slimību modificējošās terapijas ir mazāk efektīvas. Šīs neefektivitātes iespējamais iemesls ir tas, ka slimības patoloģija tajā brīdī jau ir ievērojami progresējusi, un līdz diagnozes noteikšanai vairāk nekā 60% svarīgo dopamīnerģisko smadzeņu šūnu ir izsmeltas.
Viens no jaunāko pētījumu ierobežojumiem ir tāds, ka viedpulksteņi reģistrēja aktivitātes tikai nedēļu. Tomēr, ja šī pieeja tiktu piemērota reālā vidē, nepārtraukta datu vākšana ilgākā laika periodā varētu uzlabot brīdinājuma signālu precizitāti. Pirms doktora Sandora pašreizējā darba grupa ASV zinātnieku izmantoja mākslīgo intelektu, lai noteiktu viedpulksteņu datu modeļus. Viņi arī izmantoja paraugu no Apvienotās Karalistes Biobank, koncentrējoties uz pacientiem, kuri jau bija saņēmuši Parkinsona slimības diagnozi. Starp iesaistītajiem pētniekiem neirologs Dr. Karls Frīdls uzsver, ka pilna nedēļu kustību modeļu novērošana ir pietiekama, lai atklātu personas, kurām, visticamāk, attīstīsies Parkinsona slimība. Skatoties no plašākas perspektīvas, Dr. Frīdls uzsver, ka indivīda kustību analīze var sniegt vērtīgu ieskatu dažādos viņa veselības un labklājības aspektos. Apvienojumā ar jaunām prodromālajām iezīmēm, kas saistītas ar Parkinsona slimību, piemēram, anosmiju, REM miega traucējumiem un depresiju, prognozēšanas algoritmiem mūsu progresīvajā AI pasaulē ir milzīgs potenciāls.
Viedpulksteņu pētījumā tika apkopoti arī dati par miega modeļiem no 65,000 XNUMX cilvēku izlases. Kārtējo reizi mākslīgais intelekts demonstrēja spēju noteikt miega ilguma un kvalitātes izmaiņas gan tiem, kuriem Parkinsona slimība jau diagnosticēta aktivitātes reģistrēšanas brīdī, gan tiem, kuriem tā tika diagnosticēta gadiem vēlāk. Pēc Dr. Sandora teiktā, viedpulksteņu dati atklāja, ka cilvēki biežāk pamostas naktī un ilgāku miega laiku vairākus gadus pirms Parkinsona diagnozes noteikšanas. Apvienojot dienas un nakts datus, akselerometri varētu piedāvāt ārstiem iespēju iejaukties un, iespējams, palēnināt slimības progresēšanu.
Iepriekš aprakstītā tehnoloģija, viedpulksteņu un mākslīgā intelekta konverģence agrīnai Parkinsona slimības noteikšanai, var būtiski ietekmēt mūsu dzīvi nākotnē. Tālāk ir norādīti daži veidi, kā šī tehnoloģija var radīt pārmaiņas:
- Agrīna atklāšana un iejaukšanās: izmantojot viedpulksteņos savāktos datus un uzlabotus mašīnmācīšanās algoritmus, cilvēki var gūt agrīnu ieskatu par saviem veselības stāvokļiem. Agrīna Parkinsona slimības vai citu līdzīgu stāvokļu atklāšana ļauj savlaicīgi iejaukties, potenciāli uzlabojot ārstēšanas rezultātus un dzīves kvalitāti.
- Personalizēta veselības aprūpe: viedpulksteņu un AI integrācija nodrošina personalizētus veselības aprūpes risinājumus. Ar nepārtrauktu veselības datu uzraudzību un analīzi indivīdi var saņemt pielāgotus ieteikumus, iejaukšanos un profilakses pasākumus, pamatojoties uz viņu īpašajiem veselības modeļiem un riskiem. Šī personalizētā pieeja var uzlabot vispārējo labklājību un slimību pārvaldību.
- Uzlabota slimību vadība: viedpulksteņi, kas aprīkoti ar AI darbināmiem algoritmiem, var nodrošināt reāllaika atgriezenisko saiti un atgādinājumus personām ar Parkinsona slimību vai citām hroniskām slimībām. Šis atbalsts var palīdzēt pārvaldīt simptomus, medikamentu grafikus, vingrojumus un citus būtiskus slimības pārvaldības aspektus, galu galā uzlabojot pacientu vispārējo dzīves kvalitāti.
- Individuālu iespēju nodrošināšana: tehnoloģija dod cilvēkiem iespēju aktīvi piedalīties savas veselības un labklājības veicināšanā. Nodrošinot piekļuvi personalizētiem ieskatiem par veselību, indivīdi var pieņemt apzinātus lēmumus par savu dzīvesveidu, savlaicīgi meklēt medicīnisko palīdzību un aktīvi piedalīties savā veselības aprūpes ceļojumā.
- Attīstība pētniecībā un veselības aprūpē: lielais datu apjoms, kas savākts, izmantojot viedpulksteņus un analizēts ar AI algoritmiem, var veicināt progresu medicīniskā izpēte. Pētnieki var iegūt vērtīgu ieskatu slimības progresēšanā, identificēt jaunus biomarķierus un izstrādāt efektīvākas ārstēšanas metodes. Šī tehnoloģija var paātrināt medicīnisko izpēti un uzlabot veselības aprūpes praksi.
- Profilakse un sabiedrības veselība: Parkinsona slimības un citu veselības stāvokļu agrīna atklāšana, izmantojot viedpulksteņus un mākslīgo intelektu, var veicināt preventīvus pasākumus un sabiedrības veselības iniciatīvas. Identificējot augsta riska personas, veselības aprūpes sniedzēji un politikas veidotāji var īstenot mērķtiecīgus pasākumus un stratēģijas, lai samazinātu kopējo slimību slogu.
- Uz datiem balstīta lēmumu pieņemšana: daudzos datus, kas savākti no viedpulksteņiem, var izmantot, lai informētu par veselības aprūpes politiku un stratēģijām. Apkopoti un anonimizēti dati var sniegt vērtīgu ieskatu iedzīvotāju veselības tendencēs, ļaujot veselības aprūpes sistēmām efektīvāk sadalīt resursus, identificēt jaunus veselības apdraudējumus un izstrādāt uz pierādījumiem balstītas iejaukšanās metodes.
Lasiet vairāk saistīto ziņu:
Atbildības noraidīšana
Atbilstīgi Uzticības projekta vadlīnijas, lūdzu, ņemiet vērā, ka šajā lapā sniegtā informācija nav paredzēta un to nedrīkst interpretēt kā juridisku, nodokļu, ieguldījumu, finanšu vai jebkāda cita veida padomu. Ir svarīgi ieguldīt tikai to, ko varat atļauties zaudēt, un meklēt neatkarīgu finanšu padomu, ja jums ir šaubas. Lai iegūtu papildinformāciju, iesakām skatīt pakalpojumu sniegšanas noteikumus, kā arī palīdzības un atbalsta lapas, ko nodrošina izdevējs vai reklāmdevējs. MetaversePost ir apņēmies sniegt precīzus, objektīvus pārskatus, taču tirgus apstākļi var tikt mainīti bez iepriekšēja brīdinājuma.
Par Autors
Damirs ir komandas vadītājs, produktu vadītājs un redaktors Metaverse Post, kas aptver tādas tēmas kā AI/ML, AGI, LLM, Metaverse un Web3- saistītie lauki. Viņa raksti katru mēnesi piesaista lielu auditoriju, kas pārsniedz miljonu lietotāju. Šķiet, ka viņš ir eksperts ar 10 gadu pieredzi SEO un digitālā mārketinga jomā. Damirs ir minēts Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto un citas publikācijas. Viņš ceļo starp AAE, Turciju, Krieviju un NVS kā digitālais nomads. Damirs ir ieguvis bakalaura grādu fizikā, kas, viņaprāt, ir devis viņam kritiskās domāšanas prasmes, kas nepieciešamas, lai gūtu panākumus nepārtraukti mainīgajā interneta vidē.
Vairāk rakstus
Damirs ir komandas vadītājs, produktu vadītājs un redaktors Metaverse Post, kas aptver tādas tēmas kā AI/ML, AGI, LLM, Metaverse un Web3- saistītie lauki. Viņa raksti katru mēnesi piesaista lielu auditoriju, kas pārsniedz miljonu lietotāju. Šķiet, ka viņš ir eksperts ar 10 gadu pieredzi SEO un digitālā mārketinga jomā. Damirs ir minēts Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto un citas publikācijas. Viņš ceļo starp AAE, Turciju, Krieviju un NVS kā digitālais nomads. Damirs ir ieguvis bakalaura grādu fizikā, kas, viņaprāt, ir devis viņam kritiskās domāšanas prasmes, kas nepieciešamas, lai gūtu panākumus nepārtraukti mainīgajā interneta vidē.
