AI en smartwatches kunnen de ziekte van Parkinson vroegtijdig opsporen
In het kort
De convergentie van smartwatches en AI heeft geleid tot een doorbraak in de vroege detectie van de ziekte van Parkinson.
Onderzoekers gebruikten smartwatch-gegevens om personen te identificeren die zeven jaar later klinisch gediagnosticeerd zouden worden met Parkinson, waarbij tragere bewegingen en verminderde slaapkwaliteit werden onthuld.
De hoofdauteur van de studie, Dr. Kathryn Peall, vond het model nauwkeurig en scheidt de ziekte van Parkinson van andere aandoeningen die beweging kunnen belemmeren.
De technologie heeft het potentieel om ons leven in de toekomst aanzienlijk te beïnvloeden, door vroege detectie en interventie, gepersonaliseerde gezondheidszorg, verbeterd ziektebeheer, empowerment van individuen, vooruitgang in onderzoek en gezondheidszorg, preventie en volksgezondheid, en datagestuurde besluitvorming mogelijk te maken.
De combinatie van smartwatches en AI kan bijdragen aan betere zorgpraktijken, preventieve maatregelen en datagedreven besluitvorming.
De convergentie van smartwatches en AI heeft onderzoekers in staat gesteld om verborgen inzichten over individuen te ontdekken die voorheen onbekend waren. Nu is er een overtuigende case naar voren gekomen die het potentieel van deze technologie aantoont.
Door de analyse van smartwatch-gegevens, onderzoekers hebben een doorbraak bereikt in de vroege opsporing van de ziekte van Parkinson. Ze waren in staat om personen te identificeren die zeven jaar later klinisch zouden worden gediagnosticeerd met Parkinson. Uit de gegevens bleek dat zelfs jaren vóór de diagnose deze personen langzamere bewegingen en een verminderde slaapkwaliteit vertoonden.
Om deze prestatie te bereiken, trainden de onderzoekers ML-modellen om mensen met de ziekte van Parkinson te onderscheiden van de algemene bevolking. Door hun bevindingen te vergelijken met modellen op basis van genetica, bloedchemie, levensstijl of bekende prodromale symptomen zoals constipatie of reukverlies, toonden de modellen die waren getraind op versnellingsgegevens van smartwatches superieure prestaties bij het diagnosticeren van de ziekte van Parkinson.
De hoofdauteur van de studie, Dr. Kathryn Peall, vertelde BBC News dat het nauwkeurig leek te zijn en de ziekte van Parkinson scheidde van andere aandoeningen die beweging zouden kunnen belemmeren, zoals ouderdom of zwakte.
Als een voordeel van het werken met een dataset zoals de UK Biobank, zei ze: "We hebben ons model onder andere vergeleken met een aantal verschillende aandoeningen, waaronder andere soorten neurodegeneratieve aandoeningen, mensen met artrose en andere bewegingsstoornissen."
Het "zal altijd een individuele en persoonlijke keuze blijven" of mensen geïnformeerd moeten worden dat ze Parkinson hebben gehad jaren voordat de symptomen optraden.
Door gebruik te maken van de schat aan gegevens die via smartwatches zijn verzameld, kunnen individuen waardevolle inzichten in hun gezondheid krijgen en mogelijk sneller de juiste medische hulp inroepen.
Dr. Sirwan Darweesh, een neuroloog van de afdeling Neurologie aan de Erasmus University School of Medicine in Rotterdam, heeft uitgebreid onderzoek gedaan naar het bestuderen van het ontstaan en de progressie van de ziekte van Parkinson. In 1990 startte een team van onderzoekers van de universiteit een uitgebreid onderzoek met als doel de gezondheid van alle 55-plussers in Ommord, een wijk in Nederland, te monitoren. Binnen deze studie richtte Dr. Darweesh zich specifiek op een groep van honderd individuen bij wie uiteindelijk de ziekte van Parkinson werd vastgesteld.
Op basis van het onderzoek van Dr. Darweesh is vastgesteld dat de pathologie van de ziekte van Parkinson zich meer dan twee decennia manifesteert voordat een klinische diagnose kan worden gesteld. In de meeste gevallen worden de eerste symptomen ongeveer tien jaar voordat een officiële diagnose wordt gesteld merkbaar. Dr. Darweesh deelt de bezorgdheid van Grandas dat de ziekte van Parkinson vaak in een laat stadium wordt gediagnosticeerd wanneer ziektemodificerende therapieën minder effectief zijn. De waarschijnlijke reden achter deze inefficiëntie is dat de pathologie van de ziekte op dat moment al aanzienlijk gevorderd is, waarbij meer dan 60% van de vitale dopaminerge hersencellen uitgeput zijn op het moment van diagnose.
Een beperking van recent onderzoek is dat smartwatches slechts een week activiteit registreerden. Als deze benadering echter in de praktijk zou worden toegepast, zou het continu verzamelen van gegevens over een langere periode de nauwkeurigheid van waarschuwingssignalen kunnen verbeteren. Voorafgaand aan het huidige werk van Dr. Sandor, gebruikte een groep wetenschappers in de Verenigde Staten kunstmatige intelligentie om patronen in smartwatch-gegevens te identificeren. Ze gebruikten ook een monster van de UK Biobank, gericht op patiënten bij wie al de diagnose van de ziekte van Parkinson was gesteld. Van de betrokken onderzoekers benadrukt neuroloog dr. Karl Friedl dat een volledige week van het monitoren van bewegingspatronen voldoende is om personen op te sporen die waarschijnlijk Parkinson krijgen. Kijkend vanuit een breder perspectief, benadrukt Dr. Friedl dat het analyseren van iemands beweging waardevolle inzichten kan verschaffen in verschillende aspecten van hun gezondheid en welzijn. In combinatie met opkomende prodromale kenmerken die verband houden met Parkinson, zoals anosmie, REM-slaapstoornissen en depressie, hebben voorspellende algoritmen in onze voortschrijdende AI-wereld een enorm potentieel.
De smartwatch-studie verzamelde ook gegevens over slaappatronen van een steekproef van 65,000 personen. Eens te meer toonde kunstmatige intelligentie het vermogen aan om veranderingen in slaapduur en -kwaliteit te detecteren, zowel bij degenen die al de diagnose van de ziekte van Parkinson hadden op het moment van activiteitsregistratie als bij degenen bij wie jaren later de diagnose werd gesteld. Volgens Dr. Sandor onthulden de gegevens van smartwatches dat individuen vaker 's nachts wakker worden en langer slapen enkele jaren voorafgaand aan de diagnose van Parkinson. Door dag- en nachtgegevens te combineren, kunnen versnellingsmeters artsen de mogelijkheid bieden om in te grijpen en mogelijk de progressie van de ziekte te vertragen.
De hierboven beschreven technologie, de convergentie van smartwatches en kunstmatige intelligentie voor vroege detectie van de ziekte van Parkinson, kan in de toekomst een aanzienlijke impact hebben op ons leven. Hier zijn enkele manieren waarop deze technologie een verschil kan maken:
- Vroege detectie en interventie: Door gebruik te maken van de gegevens die zijn verzameld van smartwatches en geavanceerde algoritmen voor machine learning te gebruiken, kunnen individuen vroegtijdig inzicht krijgen in hun gezondheidstoestand. Vroege detectie van de ziekte van Parkinson of andere vergelijkbare aandoeningen maakt tijdige interventie mogelijk, wat mogelijk de behandelingsresultaten en kwaliteit van leven verbetert.
- Gepersonaliseerde gezondheidszorg: De integratie van smartwatches en AI maakt gepersonaliseerde zorgoplossingen mogelijk. Met continue monitoring en analyse van gezondheidsgegevens kunnen individuen op maat gemaakte aanbevelingen, interventies en preventieve maatregelen ontvangen op basis van hun specifieke gezondheidspatronen en risico's. Deze gepersonaliseerde benadering heeft het potentieel om het algehele welzijn en ziektebeheer te verbeteren.
- Verbeterd ziektebeheer: Smartwatches die zijn uitgerust met door AI aangedreven algoritmen kunnen real-time feedback en herinneringen geven aan personen met de ziekte van Parkinson of andere chronische aandoeningen. Deze ondersteuning kan helpen bij het beheersen van symptomen, medicatieschema's, trainingsroutines en andere essentiële aspecten van ziektebeheer, waardoor uiteindelijk de algehele kwaliteit van leven voor patiënten wordt verbeterd.
- Individuen empoweren: De technologie stelt individuen in staat om een actieve rol te spelen in hun gezondheid en welzijn. Door toegang te bieden tot gepersonaliseerde gezondheidsinzichten, kunnen individuen weloverwogen beslissingen nemen over hun levensstijl, tijdig medische hulp inroepen en actief deelnemen aan hun eigen zorgtraject.
- Vooruitgang in onderzoek en gezondheidszorg: De enorme hoeveelheid gegevens die via smartwatches wordt verzameld en geanalyseerd met AI-algoritmen, kan bijdragen aan verbeteringen in medisch onderzoek. Onderzoekers kunnen waardevolle inzichten verwerven in ziekteprogressie, nieuwe biomarkers identificeren en effectievere behandelingen ontwikkelen. Deze technologie heeft het potentieel om medisch onderzoek te versnellen en de gezondheidszorgpraktijken te verbeteren.
- Preventie en Volksgezondheid: Vroegtijdige detectie van de ziekte van Parkinson en andere gezondheidsproblemen door middel van smartwatches en AI kan bijdragen aan preventieve maatregelen en initiatieven op het gebied van de volksgezondheid. Door individuen met een hoog risico te identificeren, kunnen zorgverleners en beleidsmakers gerichte interventies en strategieën implementeren om de algehele ziektelast te verminderen.
- Datagestuurde besluitvorming: De schat aan gegevens die via smartwatches worden verzameld, kan worden gebruikt om beleid en strategieën voor de gezondheidszorg te onderbouwen. Geaggregeerde en geanonimiseerde gegevens kunnen waardevolle inzichten bieden in trends in de volksgezondheid, waardoor zorgstelsels middelen effectiever kunnen toewijzen, opkomende gezondheidsrisico's kunnen identificeren en evidence-based interventies kunnen ontwikkelen.
Lees meer gerelateerd nieuws:
Disclaimer
In lijn met de Richtlijnen voor vertrouwensprojectenHoud er rekening mee dat de informatie op deze pagina niet bedoeld is en niet mag worden geïnterpreteerd als juridisch, fiscaal, beleggings-, financieel of enige andere vorm van advies. Het is belangrijk om alleen te beleggen wat u zich kunt veroorloven te verliezen en onafhankelijk financieel advies in te winnen als u twijfels heeft. Voor meer informatie raden wij u aan de algemene voorwaarden en de hulp- en ondersteuningspagina's van de uitgever of adverteerder te raadplegen. MetaversePost streeft naar nauwkeurige, onpartijdige berichtgeving, maar de marktomstandigheden kunnen zonder voorafgaande kennisgeving worden gewijzigd.
Over de auteur
Damir is de teamleider, productmanager en redacteur bij Metaverse Post, met onderwerpen als AI/ML, AGI, LLM's, Metaverse en Web3-gerelateerde velden. Zijn artikelen trekken maandelijks een enorm publiek van meer dan een miljoen gebruikers. Hij blijkt een expert te zijn met 10 jaar ervaring in SEO en digitale marketing. Damir is genoemd in Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto en andere publicaties. Hij reist als digitale nomade tussen de VAE, Turkije, Rusland en het GOS. Damir behaalde een bachelordiploma in natuurkunde, wat hem volgens hem de kritische denkvaardigheden heeft gegeven die nodig zijn om succesvol te zijn in het steeds veranderende landschap van internet.
Meer artikelen
Damir is de teamleider, productmanager en redacteur bij Metaverse Post, met onderwerpen als AI/ML, AGI, LLM's, Metaverse en Web3-gerelateerde velden. Zijn artikelen trekken maandelijks een enorm publiek van meer dan een miljoen gebruikers. Hij blijkt een expert te zijn met 10 jaar ervaring in SEO en digitale marketing. Damir is genoemd in Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto en andere publicaties. Hij reist als digitale nomade tussen de VAE, Turkije, Rusland en het GOS. Damir behaalde een bachelordiploma in natuurkunde, wat hem volgens hem de kritische denkvaardigheden heeft gegeven die nodig zijn om succesvol te zijn in het steeds veranderende landschap van internet.
