AI dan Jam Tangan Pintar Boleh Mengesan Penyakit Parkinson Awal
Secara ringkas
Konvergensi jam tangan pintar dan AI telah membawa kepada satu kejayaan dalam pengesanan awal penyakit Parkinson.
Penyelidik menggunakan data jam tangan pintar untuk mengenal pasti individu yang akan didiagnosis secara klinikal dengan Parkinson tujuh tahun kemudian, mendedahkan pergerakan yang lebih perlahan dan kualiti tidur yang berkurangan.
Pengarang utama kajian itu, Dr. Kathryn Peall, mendapati model itu tepat dan memisahkan penyakit Parkinson daripada keadaan lain yang boleh menjejaskan pergerakan.
Teknologi ini berpotensi memberi impak yang ketara kepada kehidupan kita pada masa hadapan, membolehkan pengesanan dan campur tangan awal, penjagaan kesihatan yang diperibadikan, pengurusan penyakit yang dipertingkatkan, pemerkasaan individu, kemajuan dalam penyelidikan dan penjagaan kesihatan, pencegahan dan kesihatan awam, serta pembuatan keputusan berasaskan data.
Gabungan jam tangan pintar dan AI boleh menyumbang kepada amalan penjagaan kesihatan yang lebih baik, langkah pencegahan dan membuat keputusan berasaskan data.
Konvergensi jam tangan pintar dan AI telah membolehkan para penyelidik menemui cerapan tersembunyi tentang individu yang sebelum ini tidak diketahui. Kini, satu kes yang menarik telah muncul, menunjukkan potensi teknologi ini.
Melalui analisis data jam tangan pintar, penyelidik telah membuat satu kejayaan dalam pengesanan awal penyakit Parkinson. Mereka dapat mengenal pasti individu yang akan didiagnosis secara klinikal dengan Parkinson tujuh tahun kemudian. Data mendedahkan bahawa walaupun bertahun-tahun sebelum diagnosis, individu ini menunjukkan pergerakan yang lebih perlahan dan kualiti tidur yang berkurangan.
Untuk mencapai kejayaan ini, para penyelidik melatih model ML untuk membezakan mereka yang mempunyai penyakit Parkinson daripada populasi umum. Membandingkan penemuan mereka dengan model berdasarkan genetik, kimia darah, gaya hidup atau simptom prodromal yang diketahui seperti sembelit atau hilang bau, model yang dilatih mengenai data pecutan daripada jam tangan pintar menunjukkan prestasi unggul dalam mendiagnosis penyakit Parkinson.
Penulis utama kajian itu, Dr. Kathryn Peall, kepada BBC News bahawa ia seolah-olah tepat dan memisahkan penyakit Parkinson daripada keadaan lain yang boleh menjejaskan pergerakan, seperti usia tua atau lemah.
Sebagai faedah bekerja dengan set data seperti UK Biobank, dia berkata, "Kami membandingkan model kami merentas beberapa gangguan yang berbeza, termasuk jenis gangguan neurodegeneratif lain, penghidap osteoarthritis dan gangguan pergerakan lain, antara lain."
Walau bagaimanapun, ia "akan sentiasa kekal sebagai pilihan individu dan peribadi" sama ada orang harus dimaklumkan bahawa mereka menghidap Parkinson bertahun-tahun sebelum gejala muncul.
Dengan memanfaatkan kekayaan data yang dikumpul melalui jam tangan pintar, individu mungkin mendapat cerapan berharga tentang kesihatan mereka dan berkemungkinan mendapatkan rawatan perubatan yang sesuai lebih awal.
Dr Sirwan Darweesh, pakar neurologi dari Jabatan Neurologi di Sekolah Perubatan Universiti Erasmus di Rotterdam, telah mendedikasikan penyelidikan yang luas untuk mengkaji permulaan dan perkembangan penyakit Parkinson. Pada tahun 1990, sekumpulan penyelidik dari universiti telah memulakan kajian komprehensif dengan objektif memantau kesihatan semua penduduk yang berumur lebih 55 tahun di Ommord, sebuah kejiranan di Belanda. Dalam kajian ini, Dr. Darweesh secara khusus memberi tumpuan kepada sekumpulan seratus individu yang akhirnya didiagnosis dengan penyakit Parkinson.
Berdasarkan penyelidikan Dr. Darweesh, telah ditentukan bahawa patologi penyakit Parkinson menjelma lebih daripada dua dekad sebelum diagnosis klinikal boleh dibuat. Dalam kebanyakan kes, gejala awal menjadi ketara kira-kira sepuluh tahun sebelum diagnosis rasmi dicapai. Dr. Darweesh berkongsi kebimbangan yang dinyatakan oleh Grandas bahawa penyakit Parkinson sering didiagnosis pada peringkat akhir apabila terapi pengubahsuaian penyakit kurang berkesan. Sebab yang mungkin di sebalik ketidakberkesanan ini adalah bahawa patologi penyakit sudah sangat maju pada ketika itu, dengan lebih daripada 60% daripada sel-sel otak dopaminergik yang penting telah habis pada masa diagnosis.
Satu batasan penyelidikan baru-baru ini ialah jam tangan pintar hanya merekodkan aktiviti selama seminggu. Walau bagaimanapun, jika pendekatan ini digunakan dalam persekitaran dunia sebenar, pengumpulan data berterusan dalam tempoh yang panjang boleh meningkatkan ketepatan isyarat amaran. Sebelum kerja semasa Dr. Sandor, sekumpulan saintis di Amerika Syarikat menggunakan kecerdasan buatan untuk mengenal pasti corak dalam data jam tangan pintar. Mereka juga menggunakan sampel dari UK Biobank, memfokuskan pada pesakit yang telah menerima diagnosis penyakit Parkinson. Antara penyelidik yang terlibat, pakar neurologi Dr Karl Friedl menekankan bahawa satu minggu penuh pemantauan corak pergerakan adalah mencukupi untuk mengesan individu yang berkemungkinan menghidap Parkinson. Melihat dari perspektif yang lebih luas, Dr. Friedl menekankan bahawa menganalisis pergerakan individu boleh memberikan pandangan yang berharga tentang pelbagai aspek kesihatan dan kesejahteraan mereka. Apabila digabungkan dengan ciri prodromal yang muncul yang dikaitkan dengan Parkinson, seperti anosmia, gangguan tidur REM dan kemurungan, algoritma ramalan dalam dunia AI kami yang semakin maju mempunyai potensi yang sangat besar.
Kajian jam tangan pintar itu juga mengumpul data mengenai corak tidur daripada sampel 65,000 individu. Sekali lagi, kecerdasan buatan menunjukkan keupayaan untuk mengesan perubahan dalam tempoh dan kualiti tidur, baik pada mereka yang telah didiagnosis dengan penyakit Parkinson pada masa rakaman aktiviti dan pada mereka yang didiagnosis beberapa tahun kemudian. Menurut Dr. Sandor, data daripada jam tangan pintar mendedahkan bahawa individu mengalami lebih kerap terjaga pada waktu malam dan tempoh tidur yang lebih lama beberapa tahun sebelum diagnosis Parkinson. Dengan menggabungkan data siang dan malam, pecutan boleh menawarkan doktor peluang untuk campur tangan dan berpotensi memperlahankan perkembangan penyakit.
Teknologi yang diterangkan di atas, penumpuan jam tangan pintar dan kecerdasan buatan untuk pengesanan awal penyakit Parkinson, berpotensi memberi kesan yang ketara kepada kehidupan kita pada masa hadapan. Berikut ialah beberapa cara teknologi ini boleh membuat perubahan:
- Pengesanan dan Intervensi Awal: Dengan memanfaatkan data yang dikumpul daripada jam tangan pintar dan menggunakan algoritma pembelajaran mesin lanjutan, individu boleh mendapatkan cerapan awal tentang keadaan kesihatan mereka. Pengesanan awal penyakit Parkinson atau keadaan lain yang serupa membolehkan campur tangan tepat pada masanya, yang berpotensi meningkatkan hasil rawatan dan kualiti hidup.
- Penjagaan Kesihatan Peribadi: Penyepaduan jam tangan pintar dan AI membolehkan penyelesaian penjagaan kesihatan yang diperibadikan. Dengan pemantauan dan analisis data kesihatan yang berterusan, individu boleh menerima cadangan, campur tangan dan langkah pencegahan yang disesuaikan berdasarkan corak dan risiko kesihatan khusus mereka. Pendekatan yang diperibadikan ini berpotensi untuk meningkatkan kesejahteraan keseluruhan dan pengurusan penyakit.
- Pengurusan Penyakit yang Diperbaiki: Jam tangan pintar yang dilengkapi dengan algoritma berkuasa AI boleh memberikan maklum balas dan peringatan masa nyata kepada individu yang menghidap penyakit Parkinson atau keadaan kronik yang lain. Sokongan ini boleh membantu dalam menguruskan gejala, jadual ubat, rutin senaman dan aspek penting pengurusan penyakit yang lain, akhirnya meningkatkan kualiti hidup keseluruhan pesakit.
- Memperkasakan Individu: Teknologi ini memperkasakan individu untuk mengambil peranan aktif dalam kesihatan dan kesejahteraan mereka. Dengan menyediakan akses kepada cerapan kesihatan yang diperibadikan, individu boleh membuat keputusan termaklum tentang gaya hidup mereka, mendapatkan rawatan perubatan tepat pada masanya dan mengambil bahagian secara aktif dalam perjalanan penjagaan kesihatan mereka sendiri.
- Kemajuan dalam Penyelidikan dan Penjagaan Kesihatan: Sejumlah besar data yang dikumpul melalui jam tangan pintar dan dianalisis dengan algoritma AI boleh menyumbang kepada kemajuan dalam kajian perubatan. Penyelidik boleh mendapatkan pandangan berharga tentang perkembangan penyakit, mengenal pasti biomarker baharu dan membangunkan rawatan yang lebih berkesan. Teknologi ini berpotensi untuk mempercepatkan penyelidikan perubatan dan menambah baik amalan penjagaan kesihatan.
- Pencegahan dan Kesihatan Awam: Pengesanan awal penyakit Parkinson dan keadaan kesihatan lain melalui jam tangan pintar dan AI boleh menyumbang kepada langkah pencegahan dan inisiatif kesihatan awam. Dengan mengenal pasti individu berisiko tinggi, penyedia penjagaan kesihatan dan penggubal dasar boleh melaksanakan intervensi dan strategi yang disasarkan untuk mengurangkan beban keseluruhan penyakit.
- Membuat Keputusan Berdasarkan Data: Kekayaan data yang dikumpul daripada jam tangan pintar boleh dimanfaatkan untuk memaklumkan dasar dan strategi penjagaan kesihatan. Data teragregat dan tanpa nama boleh memberikan cerapan berharga tentang trend kesihatan penduduk, membolehkan sistem penjagaan kesihatan memperuntukkan sumber dengan lebih berkesan, mengenal pasti risiko kesihatan yang muncul dan membangunkan campur tangan berasaskan bukti.
Baca lebih banyak berita berkaitan:
Penafian
Selaras dengan Garis panduan Projek Amanah, sila ambil perhatian bahawa maklumat yang diberikan pada halaman ini tidak bertujuan untuk menjadi dan tidak seharusnya ditafsirkan sebagai nasihat undang-undang, cukai, pelaburan, kewangan atau sebarang bentuk nasihat lain. Adalah penting untuk hanya melabur apa yang anda mampu kehilangan dan mendapatkan nasihat kewangan bebas jika anda mempunyai sebarang keraguan. Untuk maklumat lanjut, kami mencadangkan merujuk kepada terma dan syarat serta halaman bantuan dan sokongan yang disediakan oleh pengeluar atau pengiklan. MetaversePost komited kepada laporan yang tepat dan tidak berat sebelah, tetapi keadaan pasaran tertakluk kepada perubahan tanpa notis.
Tentang Pengarang
Damir ialah ketua pasukan, pengurus produk dan editor di Metaverse Post, meliputi topik seperti AI/ML, AGI, LLM, Metaverse dan Web3-bidang berkaitan. Artikelnya menarik khalayak besar lebih sejuta pengguna setiap bulan. Dia nampaknya seorang pakar dengan pengalaman 10 tahun dalam SEO dan pemasaran digital. Damir telah disebut dalam Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto dan penerbitan lain. Dia mengembara antara UAE, Turki, Rusia dan CIS sebagai nomad digital. Damir memperoleh ijazah sarjana muda dalam fizik, yang dia percaya telah memberikannya kemahiran berfikir kritis yang diperlukan untuk berjaya dalam landskap internet yang sentiasa berubah.
lebih banyak artikel
Damir ialah ketua pasukan, pengurus produk dan editor di Metaverse Post, meliputi topik seperti AI/ML, AGI, LLM, Metaverse dan Web3-bidang berkaitan. Artikelnya menarik khalayak besar lebih sejuta pengguna setiap bulan. Dia nampaknya seorang pakar dengan pengalaman 10 tahun dalam SEO dan pemasaran digital. Damir telah disebut dalam Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto dan penerbitan lain. Dia mengembara antara UAE, Turki, Rusia dan CIS sebagai nomad digital. Damir memperoleh ijazah sarjana muda dalam fizik, yang dia percaya telah memberikannya kemahiran berfikir kritis yang diperlukan untuk berjaya dalam landskap internet yang sentiasa berubah.
