ИИ и умные часы могут выявить болезнь Паркинсона на ранней стадии
Коротко
Конвергенция умных часов и ИИ привела к прорыву в раннем выявлении болезни Паркинсона.
Исследователи использовали данные смарт-часов для выявления людей, у которых семь лет спустя будет клинически диагностирована болезнь Паркинсона, выявив более медленные движения и ухудшение качества сна.
Ведущий автор исследования, доктор Кэтрин Пилл, нашла модель точной и отделяет болезнь Паркинсона от других состояний, которые могут нарушать движение.
Эта технология может значительно повлиять на нашу жизнь в будущем, обеспечивая раннее выявление и вмешательство, персонализированное медицинское обслуживание, улучшение управления заболеваниями, расширение прав и возможностей людей, продвижение в исследованиях и здравоохранении, профилактике и общественном здравоохранении, а также принятие решений на основе данных.
Сочетание умных часов и искусственного интеллекта может способствовать улучшению практики здравоохранения, профилактических мер и принятию решений на основе данных.
Конвергенция умных часов и искусственного интеллекта позволила исследователям раскрыть скрытую информацию о людях, которая ранее была неизвестна. Теперь появился убедительный случай, демонстрирующий потенциал этой технологии.
Благодаря анализу данных умных часов, исследователи совершили прорыв в раннем выявлении болезни Паркинсона. Они смогли идентифицировать людей, у которых семь лет спустя будет клинически диагностирована болезнь Паркинсона. Данные показали, что даже за годы до постановки диагноза эти люди демонстрировали более медленные движения и ухудшение качества сна.
Для достижения этой цели исследователи обучили модели машинного обучения отличать людей с болезнью Паркинсона от населения в целом. Сравнивая свои результаты с моделями, основанными на генетике, химическом составе крови, образе жизни или известных продромальных симптомах, таких как запор или потеря обоняния, модели, обученные на данных акселерометрии с умных часов, продемонстрировали превосходную эффективность в диагностике болезни Паркинсона.
Ведущий автор исследования, доктор Кэтрин Пилл, сказал BBC News что он кажется точным и отделяет болезнь Паркинсона от других состояний, которые могут нарушать движение, таких как старость или дряхлость.
В качестве преимущества работы с набором данных, таким как UK Biobank, она сказала: «Мы сравнили нашу модель с рядом различных расстройств, включая другие типы нейродегенеративных расстройств, людей с остеоартритом и другими двигательными расстройствами».
Тем не менее, «всегда будет оставаться индивидуальный и личный выбор», следует ли информировать людей о том, что они болели болезнью Паркинсона за несколько лет до появления симптомов.
Используя множество данных, собранных с помощью умных часов, люди могут получить ценную информацию о своем здоровье и, возможно, быстрее обратиться за соответствующей медицинской помощью.
Доктор Сирван Дарвиш, невролог из отделения неврологии Медицинской школы Университета Эразма в Роттердаме, посвятил обширные исследования изучению начала и прогрессирования болезни Паркинсона.. В 1990 году группа исследователей из университета инициировала всестороннее исследование с целью наблюдения за здоровьем всех жителей старше 55 лет в Омморде, районе в Нидерландах. В рамках этого исследования доктор Дарвиш специально сосредоточился на группе из ста человек, у которых в конечном итоге была диагностирована болезнь Паркинсона.
На основе исследования доктора Дарвиша было установлено, что патология болезни Паркинсона проявляется более чем за два десятилетия до того, как может быть поставлен клинический диагноз. В большинстве случаев начальные симптомы становятся заметными примерно за десять лет до постановки официального диагноза. Доктор Дарвиш разделяет озабоченность, высказанную Грандасом, по поводу того, что болезнь Паркинсона часто диагностируется на поздней стадии, когда терапия, модифицирующая болезнь, менее эффективна. Вероятная причина такой неэффективности заключается в том, что к этому моменту патология заболевания уже значительно прогрессирует, и к моменту постановки диагноза более 60% жизненно важных дофаминергических клеток мозга истощены.
Одним из ограничений недавних исследований является то, что умные часы записывали активность только в течение недели. Однако, если бы этот подход применялся в реальных условиях, непрерывный сбор данных в течение длительного периода времени мог бы повысить точность предупреждающих сигналов. До текущей работы доктора Сандора группа ученых в Соединенных Штатах использовала искусственный интеллект для выявления закономерностей в данных умных часов. Они также использовали образец из британского биобанка, сосредоточив внимание на пациентах, которым уже поставили диагноз болезни Паркинсона. Среди участвовавших в исследовании исследователей невролог доктор Карл Фридл подчеркивает, что целой недели наблюдения за движениями достаточно, чтобы выявить людей, у которых может развиться болезнь Паркинсона. Глядя с более широкой точки зрения, д-р Фридл подчеркивает, что анализ движений человека может дать ценную информацию о различных аспектах его здоровья и благополучия. В сочетании с появляющимися продромальными признаками, связанными с болезнью Паркинсона, такими как аносмия, нарушение быстрого сна и депрессия, алгоритмы прогнозирования в нашем развивающемся мире ИИ обладают огромным потенциалом.
В исследовании умных часов также были собраны данные о характере сна выборки из 65,000 XNUMX человек. В очередной раз искусственный интеллект продемонстрировал способность выявлять изменения продолжительности и качества сна как у тех, у кого болезнь Паркинсона уже была диагностирована на момент записи активности, так и у тех, кому диагноз поставили спустя годы. По словам доктора Сандора, данные умных часов показали, что люди чаще просыпаются ночью и дольше спят за несколько лет до постановки диагноза болезни Паркинсона. Комбинируя дневные и ночные данные, акселерометры могут дать врачам возможность вмешаться и потенциально замедлить прогрессирование заболевания.
Описанная выше технология, объединение умных часов и искусственного интеллекта для раннего выявления болезни Паркинсона, может существенно повлиять на нашу жизнь в будущем. Вот несколько способов, которыми эта технология может изменить ситуацию:
- Раннее выявление и вмешательство: Используя данные, собранные с умных часов, и используя передовые алгоритмы машинного обучения, люди могут получить раннее представление о состоянии своего здоровья. Раннее выявление болезни Паркинсона или других подобных состояний позволяет своевременно вмешаться, потенциально улучшая результаты лечения и качество жизни.
- Персонализированное здравоохранение: интеграция умных часов и искусственного интеллекта позволяет создавать персонализированные решения для здравоохранения. Благодаря постоянному мониторингу и анализу данных о здоровье люди могут получать индивидуальные рекомендации, вмешательства и профилактические меры, основанные на их конкретных моделях здоровья и рисках. Такой персонализированный подход может улучшить общее самочувствие и лечение заболеваний.
- Улучшенное управление заболеваниями: смарт-часы, оснащенные алгоритмами на базе искусственного интеллекта, могут предоставлять обратную связь и напоминания в режиме реального времени людям с болезнью Паркинсона или другими хроническими заболеваниями. Эта поддержка может помочь в управлении симптомами, графиках приема лекарств, режимах упражнений и других важных аспектах лечения заболеваний, что в конечном итоге улучшает общее качество жизни пациентов.
- Расширение прав и возможностей людей: технология позволяет людям играть активную роль в своем здоровье и благополучии. Предоставляя доступ к персонализированным данным о состоянии здоровья, люди могут принимать обоснованные решения о своем образе жизни, своевременно обращаться за медицинской помощью и активно участвовать в своем пути к здравоохранению.
- Прогресс в исследованиях и здравоохранении: огромное количество данных, собранных с помощью умных часов и проанализированных с помощью алгоритмов ИИ, может способствовать прогрессу в медицинские исследования. Исследователи могут получить ценную информацию о развитии болезни, определить новые биомаркеры и разработать более эффективные методы лечения. Эта технология может ускорить медицинские исследования и улучшить практику здравоохранения.
- Профилактика и общественное здоровье: Раннее выявление болезни Паркинсона и других заболеваний с помощью умных часов и искусственного интеллекта может способствовать профилактическим мерам и инициативам в области общественного здравоохранения. Выявляя лиц с высоким риском, поставщики медицинских услуг и политики могут осуществлять целевые вмешательства и стратегии для снижения общего бремени болезни.
- Принятие решений на основе данных: множество данных, собранных с помощью умных часов, можно использовать для обоснования политики и стратегий в области здравоохранения. Агрегированные и анонимные данные могут предоставить ценную информацию о тенденциях в области здоровья населения, позволяя системам здравоохранения более эффективно распределять ресурсы, выявлять возникающие риски для здоровья и разрабатывать вмешательства, основанные на фактических данных.
Читайте больше связанных новостей:
Отказ от ответственности
В соответствии с Руководство трастового проектаОбратите внимание, что информация, представленная на этой странице, не предназначена и не должна интерпретироваться как юридическая, налоговая, инвестиционная, финансовая или любая другая форма консультации. Важно инвестировать только то, что вы можете позволить себе потерять, и обращаться за независимой финансовой консультацией, если у вас есть какие-либо сомнения. Для получения дополнительной информации мы предлагаем обратиться к положениям и условиям, а также к страницам справки и поддержки, предоставленным эмитентом или рекламодателем. MetaversePost стремится предоставлять точную и объективную отчетность, однако рыночные условия могут быть изменены без предварительного уведомления.
Об авторе
Дамир — руководитель группы, менеджер по продукту и редактор в Metaverse Post, охватывающие такие темы, как AI/ML, AGI, LLM, Metaverse и Web3-связанные поля. Его статьи ежемесячно привлекают огромную аудиторию, насчитывающую более миллиона пользователей. Похоже, он эксперт с 10-летним опытом работы в области SEO и цифрового маркетинга. Дамир упоминается в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto и другие издания. Он путешествует между ОАЭ, Турцией, Россией и СНГ в качестве цифрового кочевника. Дамир получил степень бакалавра в области физики, что, по его мнению, дало ему навыки критического мышления, необходимые для достижения успеха в постоянно меняющемся мире Интернета.
Другие статьи
Дамир — руководитель группы, менеджер по продукту и редактор в Metaverse Post, охватывающие такие темы, как AI/ML, AGI, LLM, Metaverse и Web3-связанные поля. Его статьи ежемесячно привлекают огромную аудиторию, насчитывающую более миллиона пользователей. Похоже, он эксперт с 10-летним опытом работы в области SEO и цифрового маркетинга. Дамир упоминается в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto и другие издания. Он путешествует между ОАЭ, Турцией, Россией и СНГ в качестве цифрового кочевника. Дамир получил степень бакалавра в области физики, что, по его мнению, дало ему навыки критического мышления, необходимые для достижения успеха в постоянно меняющемся мире Интернета.
