Sztuczna inteligencja i smartwatche mogą wcześnie wykryć chorobę Parkinsona
W skrócie
Konwergencja inteligentnych zegarków i sztucznej inteligencji doprowadziła do przełomu we wczesnym wykrywaniu choroby Parkinsona.
Naukowcy wykorzystali dane ze smartwatcha, aby zidentyfikować osoby, u których siedem lat później klinicznie zdiagnozowano chorobę Parkinsona, ujawniając wolniejsze ruchy i obniżoną jakość snu.
Główna autorka badania, dr Kathryn Peall, stwierdziła, że model jest dokładny i odróżnia chorobę Parkinsona od innych schorzeń, które mogą upośledzać ruch.
Technologia może znacząco wpłynąć na nasze życie w przyszłości, umożliwiając wczesne wykrywanie i interwencję, spersonalizowaną opiekę zdrowotną, lepsze zarządzanie chorobami, wzmocnienie pozycji jednostek, postęp w badaniach i opiece zdrowotnej, profilaktyce i zdrowiu publicznym oraz podejmowanie decyzji w oparciu o dane.
Połączenie inteligentnych zegarków i sztucznej inteligencji może przyczynić się do lepszych praktyk opieki zdrowotnej, środków zapobiegawczych i podejmowania decyzji w oparciu o dane.
Konwergencja inteligentnych zegarków i sztucznej inteligencji umożliwiła naukowcom odkrycie ukrytych spostrzeżeń na temat osób, które wcześniej były nieznane. Teraz pojawił się przekonujący przypadek, który pokazuje potencjał tej technologii.
Poprzez analizę danych ze smartwatcha, Naukowcy dokonali przełomu we wczesnym wykrywaniu choroby Parkinsona. Byli w stanie zidentyfikować osoby, u których klinicznie zdiagnozowano chorobę Parkinsona siedem lat później. Dane ujawniły, że nawet lata przed postawieniem diagnozy osoby te wykazywały wolniejsze ruchy i obniżoną jakość snu.
Aby osiągnąć ten wyczyn, naukowcy przeszkolili modele ML, aby odróżnić osoby z chorobą Parkinsona od populacji ogólnej. Porównując swoje odkrycia z modelami opartymi na genetyce, chemii krwi, stylu życia lub znanych objawach prodromalnych, takich jak zaparcia lub utrata węchu, modele przeszkolone na danych akcelerometrycznych ze smartwatchy wykazały doskonałą wydajność w diagnozowaniu choroby Parkinsona.
Główny autor badania, dr Kathryn Peall, powiedział BBC News że wydaje się być dokładny i oddziela chorobę Parkinsona od innych stanów, które mogą upośledzać ruch, takich jak starość lub słabość.
Jako korzyść płynącą z pracy ze zbiorem danych, takim jak brytyjski Biobank, powiedziała: „Porównaliśmy nasz model pod kątem wielu różnych zaburzeń, w tym między innymi innych typów zaburzeń neurodegeneracyjnych, osób z chorobą zwyrodnieniową stawów i innymi zaburzeniami ruchowymi”.
Jednak „zawsze pozostanie indywidualnym i osobistym wyborem”, czy ludzie powinni być informowani, że mieli chorobę Parkinsona na lata przed pojawieniem się objawów.
Wykorzystując bogactwo danych zebranych za pomocą inteligentnych zegarków, poszczególne osoby mogą uzyskać cenny wgląd w swoje zdrowie i potencjalnie szybciej zwrócić się o odpowiednią pomoc medyczną.
Dr Sirwan Darweesh, neurolog z Kliniki Neurologii Erasmus University School of Medicine w Rotterdamie, poświęcił szeroko zakrojone badania nad początkiem i postępem choroby Parkinsona. W 1990 roku zespół naukowców z uniwersytetu rozpoczął kompleksowe badania mające na celu monitorowanie stanu zdrowia wszystkich mieszkańców w wieku powyżej 55 lat w Ommord, dzielnicy w Holandii. W ramach tego badania dr Darweesh skupił się w szczególności na grupie stu osób, u których ostatecznie zdiagnozowano chorobę Parkinsona.
Na podstawie badań dr Darweesha ustalono, że patologia choroby Parkinsona objawia się ponad dwie dekady przed postawieniem klinicznej diagnozy. W większości przypadków początkowe objawy stają się zauważalne około dziesięć lat przed postawieniem oficjalnej diagnozy. Dr Darweesh podziela obawy wyrażone przez Grandasa, że choroba Parkinsona jest często diagnozowana na późnym etapie, kiedy terapie modyfikujące przebieg choroby są mniej skuteczne. Prawdopodobną przyczyną tej nieskuteczności jest to, że patologia choroby jest już w tym momencie znacznie zaawansowana, a ponad 60% żywotnych dopaminergicznych komórek mózgowych jest wyczerpanych do czasu postawienia diagnozy.
Jednym z ograniczeń ostatnich badań jest to, że smartwatche rejestrowały aktywność tylko przez tydzień. Jeśli jednak podejście to zostałoby zastosowane w rzeczywistych warunkach, ciągłe gromadzenie danych przez dłuższy czas mogłoby zwiększyć dokładność sygnałów ostrzegawczych. Przed obecną pracą dr Sandora grupa naukowców ze Stanów Zjednoczonych wykorzystywała sztuczną inteligencję do identyfikowania wzorców w danych ze smartwatcha. Wykorzystali również próbkę z brytyjskiego Biobanku, skupiając się na pacjentach, u których już zdiagnozowano chorobę Parkinsona. Wśród zaangażowanych badaczy neurolog dr Karl Friedl podkreśla, że pełny tydzień monitorowania wzorców ruchowych wystarczy, aby wykryć osoby, u których istnieje prawdopodobieństwo rozwoju choroby Parkinsona. Patrząc z szerszej perspektywy, dr Friedl podkreśla, że analiza ruchu jednostki może dostarczyć cennych informacji na temat różnych aspektów jej zdrowia i samopoczucia. W połączeniu z pojawiającymi się cechami prodromalnymi związanymi z chorobą Parkinsona, takimi jak brak węchu, zaburzenia snu REM i depresja, algorytmy predykcyjne w naszym rozwijającym się świecie sztucznej inteligencji mają ogromny potencjał.
W badaniu dotyczącym smartwatcha zebrano również dane dotyczące wzorców snu od próby 65,000 XNUMX osób. Po raz kolejny sztuczna inteligencja wykazała zdolność wykrywania zmian w czasie trwania i jakości snu, zarówno u osób, u których już zdiagnozowano chorobę Parkinsona w momencie rejestracji aktywności, jak i u tych, u których zdiagnozowano ją wiele lat później. Według dr Sandora dane ze smartwatchy ujawniły, że osoby doświadczają częstszych przebudzeń w nocy i dłuższego snu na kilka lat przed diagnozą choroby Parkinsona. Łącząc dane dzienne i nocne, akcelerometry mogą dać lekarzom możliwość interwencji i potencjalnego spowolnienia postępu choroby.
Opisana powyżej technologia, czyli połączenie inteligentnych zegarków i sztucznej inteligencji w celu wczesnego wykrywania choroby Parkinsona, może znacząco wpłynąć na nasze życie w przyszłości. Oto kilka sposobów, w jakie ta technologia może coś zmienić:
- Wczesne wykrywanie i interwencja: Wykorzystując dane zebrane z inteligentnych zegarków i wykorzystując zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego, osoby mogą uzyskać wczesny wgląd w ich stan zdrowia. Wczesne wykrycie choroby Parkinsona lub innych podobnych schorzeń pozwala na wczesną interwencję, potencjalnie poprawiając wyniki leczenia i jakość życia.
- Spersonalizowana opieka zdrowotna: Integracja inteligentnych zegarków i sztucznej inteligencji umożliwia spersonalizowane rozwiązania w zakresie opieki zdrowotnej. Dzięki ciągłemu monitorowaniu i analizie danych zdrowotnych poszczególne osoby mogą otrzymywać dostosowane zalecenia, interwencje i środki zapobiegawcze w oparciu o ich specyficzne wzorce zdrowotne i zagrożenia. To spersonalizowane podejście może potencjalnie poprawić ogólne samopoczucie i zarządzanie chorobami.
- Ulepszone zarządzanie chorobami: Inteligentne zegarki wyposażone w algorytmy oparte na sztucznej inteligencji mogą przekazywać informacje zwrotne i przypomnienia w czasie rzeczywistym osobom z chorobą Parkinsona lub innymi chorobami przewlekłymi. Wsparcie to może pomóc w radzeniu sobie z objawami, harmonogramami przyjmowania leków, rutynowymi ćwiczeniami i innymi istotnymi aspektami leczenia choroby, ostatecznie poprawiając ogólną jakość życia pacjentów.
- Wzmocnienie jednostek: Technologia umożliwia jednostkom odgrywanie aktywnej roli w dbaniu o swoje zdrowie i dobre samopoczucie. Zapewniając dostęp do spersonalizowanych informacji na temat zdrowia, poszczególne osoby mogą podejmować świadome decyzje dotyczące swojego stylu życia, szukać pomocy medycznej na czas i aktywnie uczestniczyć we własnej podróży zdrowotnej.
- Postęp w badaniach i opiece zdrowotnej: Ogromna ilość danych gromadzonych przez smartwatche i analizowanych za pomocą algorytmów sztucznej inteligencji może przyczynić się do postępu w badania medyczne. Naukowcy mogą uzyskać cenny wgląd w postęp choroby, zidentyfikować nowe biomarkery i opracować skuteczniejsze metody leczenia. Ta technologia może przyspieszyć badania medyczne i poprawić praktyki opieki zdrowotnej.
- Profilaktyki i Zdrowia Publicznego: Wczesne wykrywanie choroby Parkinsona i innych schorzeń za pomocą inteligentnych zegarków i sztucznej inteligencji może przyczynić się do działań zapobiegawczych i inicjatyw w zakresie zdrowia publicznego. Identyfikując osoby wysokiego ryzyka, podmioty świadczące opiekę zdrowotną i decydenci mogą wdrażać ukierunkowane interwencje i strategie w celu zmniejszenia ogólnego obciążenia chorobami.
- Podejmowanie decyzji w oparciu o dane: Bogactwo danych zebranych z inteligentnych zegarków można wykorzystać do kształtowania polityki i strategii opieki zdrowotnej. Zagregowane i anonimowe dane mogą dostarczyć cennych informacji na temat trendów zdrowotnych populacji, umożliwiając systemom opieki zdrowotnej skuteczniejszą alokację zasobów, identyfikację pojawiających się zagrożeń dla zdrowia i opracowywanie interwencji opartych na dowodach.
Przeczytaj więcej powiązanych wiadomości:
Odpowiedzialność
Zgodnie z Zaufaj wytycznym projektu, należy pamiętać, że informacje zawarte na tej stronie nie mają na celu i nie powinny być interpretowane jako porady prawne, podatkowe, inwestycyjne, finansowe lub jakiekolwiek inne formy porad. Ważne jest, aby inwestować tylko tyle, na utratę czego możesz sobie pozwolić, a w przypadku jakichkolwiek wątpliwości zasięgnąć niezależnej porady finansowej. Aby uzyskać więcej informacji, sugerujemy zapoznać się z warunkami oraz stronami pomocy i wsparcia udostępnianymi przez wydawcę lub reklamodawcę. MetaversePost zobowiązuje się do sporządzania dokładnych i bezstronnych raportów, jednakże warunki rynkowe mogą ulec zmianie bez powiadomienia.
O autorze
Damir jest liderem zespołu, menedżerem produktu i redaktorem w Metaverse Post, obejmujący takie tematy, jak AI/ML, AGI, LLM, Metaverse i Web3-pokrewne pola. Jego artykuły przyciągają każdego miesiąca ogromną publiczność, liczącą ponad milion użytkowników. Wydaje się być ekspertem z 10-letnim doświadczeniem w SEO i marketingu cyfrowym. Damir został wspomniany w Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i inne publikacje. Jako cyfrowy koczownik podróżuje między ZEA, Turcją, Rosją i WNP. Damir uzyskał tytuł licencjata z fizyki, co jego zdaniem dało mu umiejętności krytycznego myślenia potrzebne do odniesienia sukcesu w ciągle zmieniającym się środowisku internetowym.
Więcej artykułów
Damir jest liderem zespołu, menedżerem produktu i redaktorem w Metaverse Post, obejmujący takie tematy, jak AI/ML, AGI, LLM, Metaverse i Web3-pokrewne pola. Jego artykuły przyciągają każdego miesiąca ogromną publiczność, liczącą ponad milion użytkowników. Wydaje się być ekspertem z 10-letnim doświadczeniem w SEO i marketingu cyfrowym. Damir został wspomniany w Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i inne publikacje. Jako cyfrowy koczownik podróżuje między ZEA, Turcją, Rosją i WNP. Damir uzyskał tytuł licencjata z fizyki, co jego zdaniem dało mu umiejętności krytycznego myślenia potrzebne do odniesienia sukcesu w ciągle zmieniającym się środowisku internetowym.
