AI in pametne ure lahko zgodaj odkrijejo Parkinsonovo bolezen
Na kratko
Konvergenca pametnih ur in umetne inteligence je privedla do preboja pri zgodnjem odkrivanju Parkinsonove bolezni.
Raziskovalci so uporabili podatke pametne ure za identifikacijo posameznikov, ki bi jim sedem let kasneje klinično diagnosticirali Parkinsonovo bolezen, kar je razkrilo počasnejše gibanje in zmanjšano kakovost spanja.
Vodilna avtorica študije dr. Kathryn Peall je ugotovila, da je model natančen in ločuje Parkinsonovo bolezen od drugih stanj, ki bi lahko poslabšala gibanje.
Tehnologija ima potencial, da pomembno vpliva na naša življenja v prihodnosti, saj omogoča zgodnje odkrivanje in posredovanje, personalizirano zdravstveno varstvo, izboljšano obvladovanje bolezni, opolnomočenje posameznikov, napredek v raziskavah in zdravstvenem varstvu, preventivi in javnem zdravju ter sprejemanje odločitev na podlagi podatkov.
Kombinacija pametnih ur in umetne inteligence lahko prispeva k boljšim zdravstvenim praksam, preventivnim ukrepom in sprejemanju odločitev na podlagi podatkov.
Konvergenca pametnih ur in umetne inteligence je raziskovalcem omogočila odkritje skritih vpogledov o posameznikih, ki prej niso bili znani. Zdaj se je pojavil prepričljiv primer, ki dokazuje potencial te tehnologije.
Z analizo podatkov pametne ure, raziskovalci so naredili preboj pri zgodnjem odkrivanju Parkinsonove bolezni. Uspelo jim je identificirati posameznike, ki bi jim sedem let pozneje klinično diagnosticirali Parkinsonovo bolezen. Podatki so razkrili, da so ti posamezniki celo leta pred diagnozo kazali počasnejše gibe in slabšo kakovost spanja.
Da bi dosegli ta podvig, so raziskovalci usposobili modele ML za razlikovanje tistih s Parkinsonovo boleznijo od splošne populacije. S primerjavo svojih ugotovitev z modeli, ki temeljijo na genetiki, kemiji krvi, življenjskem slogu ali znanih prodromalnih simptomih, kot sta zaprtje ali izguba voha, so modeli, usposobljeni za podatke o pospešku iz pametnih ur, pokazali vrhunsko učinkovitost pri diagnosticiranju Parkinsonove bolezni.
Vodilni avtor študije, dr. Kathryn Peall, je povedal za BBC News da se je zdelo natančno in ločuje Parkinsonovo bolezen od drugih stanj, ki bi lahko poslabšale gibanje, kot sta starost ali šibkost.
Kot prednost dela z naborom podatkov, kot je UK Biobank, je dejala: "Naš model smo primerjali s številnimi različnimi motnjami, vključno z drugimi vrstami nevrodegenerativnih motenj, ljudmi z osteoartritisom in drugimi motnjami gibanja, med drugim."
Vendar pa bo "vedno ostala individualna in osebna izbira", ali naj bodo ljudje obveščeni, da imajo Parkinsonovo bolezen leta, preden se pojavijo simptomi.
Z izkoriščanjem bogastva podatkov, zbranih s pametnimi urami, lahko posamezniki pridobijo dragocene vpoglede v svoje zdravje in potencialno prej poiščejo ustrezno zdravniško pomoč.
Dr. Sirwan Darweesh, nevrolog z oddelka za nevrologijo na Erasmus University School of Medicine v Rotterdamu, je posvetil obsežne raziskave proučevanju nastanka in napredovanja Parkinsonove bolezni. Leta 1990 je skupina raziskovalcev z univerze začela obsežno študijo s ciljem spremljanja zdravja vseh prebivalcev, starejših od 55 let, v soseski Ommord na Nizozemskem. Znotraj te študije se je dr. Darweesh posebej osredotočil na skupino stotih posameznikov, ki jim je bila na koncu diagnosticirana Parkinsonova bolezen.
Na podlagi raziskav dr. Darweesha je bilo ugotovljeno, da se patologija Parkinsonove bolezni manifestira več kot dve desetletji, preden je mogoče postaviti klinično diagnozo. V večini primerov postanejo začetni simptomi opazni približno deset let pred uradno diagnozo. Dr. Darweesh se strinja z zaskrbljenostjo, ki jo je izrazil Grandas, da je Parkinsonova bolezen pogosto diagnosticirana v pozni fazi, ko so terapije, ki spreminjajo bolezen, manj učinkovite. Verjeten razlog za to neučinkovitost je, da je patologija bolezni na tej točki že precej napredovala, pri čemer je do diagnoze izčrpanih več kot 60 % vitalnih dopaminergičnih možganskih celic.
Ena od omejitev nedavnih raziskav je, da so pametne ure beležile aktivnost samo en teden. Če pa bi ta pristop uporabili v resničnem okolju, bi lahko neprekinjeno zbiranje podatkov v daljšem obdobju povečalo natančnost opozorilnih signalov. Pred trenutnim delom dr. Sandorja je skupina znanstvenikov v Združenih državah uporabljala umetno inteligenco za prepoznavanje vzorcev v podatkih pametne ure. Uporabili so tudi vzorec iz UK Biobank, pri čemer so se osredotočili na bolnike, ki so že prejeli diagnozo Parkinsonove bolezni. Med sodelujočimi raziskovalci nevrolog dr. Karl Friedl poudarja, da cel teden spremljanja gibalnih vzorcev zadostuje za odkrivanje posameznikov, pri katerih obstaja verjetnost, da bodo razvili Parkinsonovo bolezen. Gledano s širše perspektive dr. Friedl poudarja, da lahko analiza posameznikovega gibanja zagotovi dragocen vpogled v različne vidike njegovega zdravja in dobrega počutja. V kombinaciji z nastajajočimi prodromalnimi lastnostmi, povezanimi s Parkinsonovo boleznijo, kot so anosmija, motnje spanja REM in depresija, imajo napovedni algoritmi v našem napredujočem svetu umetne inteligence ogromen potencial.
Študija pametne ure je zbrala tudi podatke o vzorcih spanja na vzorcu 65,000 posameznikov. Ponovno je umetna inteligenca dokazala sposobnost zaznavanja sprememb v trajanju in kakovosti spanja, tako pri tistih, ki so že imeli diagnozo Parkinsonove bolezni v času beleženja aktivnosti, kot pri tistih, ki jim je bila diagnoza postavljena leta kasneje. Po besedah dr. Sandorja so podatki iz pametnih ur razkrili, da se posamezniki več let pred diagnozo Parkinsonove bolezni pogosteje prebujajo ponoči in daljši spanec. Z združevanjem dnevnih in nočnih podatkov bi lahko merilniki pospeška ponudili zdravnikom možnost, da posredujejo in potencialno upočasnijo napredovanje bolezni.
Zgoraj opisana tehnologija, konvergenca pametnih ur in umetne inteligence za zgodnje odkrivanje Parkinsonove bolezni, ima potencial, da pomembno vpliva na naša življenja v prihodnosti. Tukaj je nekaj načinov, na katere lahko ta tehnologija vpliva:
- Zgodnje odkrivanje in posredovanje: Z izkoriščanjem podatkov, zbranih iz pametnih ur, in uporabo naprednih algoritmov strojnega učenja lahko posamezniki pridobijo zgodnji vpogled v svoje zdravstveno stanje. Zgodnje odkrivanje Parkinsonove bolezni ali drugih podobnih stanj omogoča pravočasno posredovanje, kar lahko izboljša rezultate zdravljenja in kakovost življenja.
- Personalizirano zdravstveno varstvo: Integracija pametnih ur in AI omogoča personalizirane zdravstvene rešitve. Z nenehnim spremljanjem in analizo zdravstvenih podatkov lahko posamezniki prejmejo prilagojena priporočila, intervencije in preventivne ukrepe glede na njihove specifične zdravstvene vzorce in tveganja. Ta osebni pristop lahko izboljša splošno dobro počutje in obvladovanje bolezni.
- Izboljšano obvladovanje bolezni: Pametne ure, opremljene z algoritmi, ki jih poganja AI, lahko posameznikom s Parkinsonovo boleznijo ali drugimi kroničnimi boleznimi zagotovijo povratne informacije in opomnike v realnem času. Ta podpora lahko pomaga pri obvladovanju simptomov, razporedih jemanja zdravil, rutini vadbe in drugih bistvenih vidikih obvladovanja bolezni, kar na koncu izboljša splošno kakovost življenja bolnikov.
- Opolnomočenje posameznikov: Tehnologija omogoča posameznikom, da prevzamejo aktivno vlogo pri svojem zdravju in dobrem počutju. Z zagotavljanjem dostopa do osebnih vpogledov v zdravje lahko posamezniki sprejemajo ozaveščene odločitve o svojem življenjskem slogu, poiščejo pravočasno zdravniško pomoč in aktivno sodelujejo na lastni poti zdravstvene oskrbe.
- Napredek v raziskavah in zdravstvu: Ogromna količina podatkov, zbranih s pametnimi urami in analiziranih z algoritmi umetne inteligence, lahko prispeva k napredku v medicinske raziskave. Raziskovalci lahko pridobijo dragocen vpogled v napredovanje bolezni, prepoznajo nove biomarkerje in razvijejo učinkovitejše zdravljenje. Ta tehnologija lahko pospeši medicinske raziskave in izboljša zdravstvene prakse.
- Preventiva in javno zdravje: Zgodnje odkrivanje Parkinsonove bolezni in drugih zdravstvenih stanj prek pametnih ur in umetne inteligence lahko prispeva k preventivnim ukrepom in pobudam za javno zdravje. Z identifikacijo posameznikov z visokim tveganjem lahko izvajalci zdravstvenih storitev in oblikovalci politik izvajajo ciljno usmerjene posege in strategije za zmanjšanje celotnega bremena bolezni.
- Odločanje na podlagi podatkov: bogastvo podatkov, zbranih s pametnimi urami, je mogoče uporabiti za oblikovanje politik in strategij zdravstvenega varstva. Zbrani in anonimizirani podatki lahko zagotovijo dragocene vpoglede v zdravstvene trende prebivalstva, s čimer zdravstvenim sistemom omogočijo učinkovitejšo razporeditev virov, prepoznavanje nastajajočih zdravstvenih tveganj in razvoj intervencij, ki temeljijo na dokazih.
Preberite več povezanih novic:
Zavrnitev odgovornosti
V skladu z Smernice projekta Trust, upoštevajte, da informacije na tej strani niso namenjene in se jih ne sme razlagati kot pravni, davčni, naložbeni, finančni ali kakršen koli drug nasvet. Pomembno je, da vlagate samo tisto, kar si lahko privoščite izgubiti, in da poiščete neodvisen finančni nasvet, če imate kakršne koli dvome. Za dodatne informacije predlagamo, da si ogledate določila in pogoje ter strani s pomočjo in podporo, ki jih nudi izdajatelj ali oglaševalec. MetaversePost se zavzema za natančno in nepristransko poročanje, vendar se tržni pogoji lahko spremenijo brez predhodnega obvestila.
O avtorju
Damir je vodja ekipe, produktni vodja in urednik pri Metaverse Post, ki pokriva teme, kot so AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse in Web3- sorodna področja. Njegovi članki vsak mesec pritegnejo množično občinstvo več kot milijon uporabnikov. Zdi se, da je strokovnjak z 10-letnimi izkušnjami na področju SEO in digitalnega trženja. Damir je bil omenjen v Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto in druge publikacije. Kot digitalni nomad potuje med ZAE, Turčijo, Rusijo in SND. Damir je diplomiral iz fizike, kar mu je po njegovem mnenju dalo sposobnosti kritičnega razmišljanja, potrebne za uspeh v nenehno spreminjajočem se okolju interneta.
več člankov
Damir je vodja ekipe, produktni vodja in urednik pri Metaverse Post, ki pokriva teme, kot so AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse in Web3- sorodna področja. Njegovi članki vsak mesec pritegnejo množično občinstvo več kot milijon uporabnikov. Zdi se, da je strokovnjak z 10-letnimi izkušnjami na področju SEO in digitalnega trženja. Damir je bil omenjen v Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto in druge publikacije. Kot digitalni nomad potuje med ZAE, Turčijo, Rusijo in SND. Damir je diplomiral iz fizike, kar mu je po njegovem mnenju dalo sposobnosti kritičnega razmišljanja, potrebne za uspeh v nenehno spreminjajočem se okolju interneta.
