АИ и паметни сатови могу рано открити Паркинсонову болест
Укратко
Конвергенција паметних сатова и вештачке интелигенције довела је до напретка у раном откривању Паркинсонове болести.
Истраживачи су користили податке паметних сатова да идентификују појединце којима ће бити клинички дијагностификована Паркинсонова болест седам година касније, откривајући спорије покрете и смањен квалитет сна.
Водећи аутор студије, др Кетрин Пел, сматра да је модел тачан и да одваја Паркинсонову болест од других стања која могу да ометају кретање.
Технологија има потенцијал да значајно утиче на наше животе у будућности, омогућавајући рано откривање и интервенцију, персонализовану здравствену заштиту, побољшано управљање болестима, оснаживање појединаца, напредак у истраживању и здравственој заштити, превенцију и јавно здравље и доношење одлука засновано на подацима.
Комбинација паметних сатова и вештачке интелигенције може допринети бољој здравственој пракси, превентивним мерама и доношењу одлука на основу података.
Конвергенција паметних сатова и вештачке интелигенције омогућила је истраживачима да открију скривене увиде о појединцима који су раније били непознати. Сада се појавио убедљив случај који показује потенцијал ове технологије.
Кроз анализу података о паметном сату, истраживачи су направили пробој у раном откривању Паркинсонове болести. Били су у могућности да идентификују појединце којима ће бити клинички дијагностификована Паркинсонова болест седам година касније. Подаци су открили да су ове особе чак и годинама пре постављања дијагнозе показивале спорије покрете и смањен квалитет сна.
Да би постигли овај подвиг, истраживачи су обучили МЛ моделе да разликују оне са Паркинсоновом болешћу од опште популације. Упоређујући своје налазе са моделима заснованим на генетици, хемији крви, начину живота или познатим продромалним симптомима као што су затвор или губитак мириса, модели обучени на подацима акцелометрије са паметних сатова показали су супериорне перформансе у дијагностици Паркинсонове болести.
Водећи аутор студије, др Катхрин Пеалл, рекао за ББЦ Невс да се чинило да је тачна и да одваја Паркинсонову болест од других стања која могу да ометају кретање, као што су старост или слабост.
Као предност рада са скупом података као што је УК Биобанк, она је рекла: „Упоредили смо наш модел у низу различитих поремећаја, укључујући друге врсте неуродегенеративних поремећаја, људе са остеоартритисом и друге поремећаје кретања, између осталог.
Међутим, „увек ће остати индивидуални и лични избор“ да ли људи треба да буду обавештени да имају Паркинсонову болест годинама пре него што се симптоми појаве.
Користећи мноштво података прикупљених путем паметних сатова, појединци могу стећи вредан увид у своје здравље и потенцијално раније потражити одговарајућу медицинску помоћ.
Др Сирван Дарвеесх, неуролог са Одељења за неурологију Медицинског факултета Универзитета Еразмус у Ротердаму, посветио је опсежна истраживања проучавању почетка и прогресије Паркинсонове болести. Године 1990. тим истраживача са универзитета покренуо је свеобухватну студију са циљем праћења здравља свих становника старијих од 55 година у Оморду, насељу у Холандији. У оквиру ове студије, др Дарвеесх се посебно фокусирао на групу од стотину појединаца којима је на крају дијагностикована Паркинсонова болест.
На основу истраживања др Дарвиша, утврђено је да се патологија Паркинсонове болести манифестује више од две деценије пре него што се може поставити клиничка дијагноза. У већини случајева, почетни симптоми постају приметни отприлике десет година пре постављања званичне дијагнозе. Др Дарвеесх дели забринутост коју је изразио Грандас да се Паркинсонова болест често дијагностикује у касној фази када су терапије које модификују болест мање ефикасне. Вероватни разлог за ову неефикасност је тај што је патологија болести већ значајно узнапредовала у том тренутку, са више од 60% виталних допаминергичких можданих ћелија које су исцрпљене до тренутка постављања дијагнозе.
Једно ограничење недавног истраживања је да паметни сатови бележе активност само недељу дана. Међутим, ако би се овај приступ применио у стварном свету, континуирано прикупљање података током дужег периода могло би да побољша тачност сигнала упозорења. Пре тренутног рада др Шандора, група научника у Сједињеним Државама користила је вештачку интелигенцију да идентификује обрасце у подацима паметних сатова. Такође су користили узорак из УК Биобанке, фокусирајући се на пацијенте који су већ добили дијагнозу Паркинсонове болести. Међу укљученим истраживачима, неуролог др Карл Фридл наглашава да је цела недеља праћења образаца кретања довољна да се открију појединци који ће вероватно развити Паркинсонову болест. Гледајући из шире перспективе, др Фридл наглашава да анализа кретања појединца може пружити вредан увид у различите аспекте њиховог здравља и благостања. Када се комбинују са новим продромалним карактеристикама повезаним са Паркинсоновом болешћу, као што су аносмија, поремећај РЕМ спавања и депресија, предиктивни алгоритми у нашем напредном свету вештачке интелигенције имају огроман потенцијал.
Студија паметних сатова такође је прикупила податке о обрасцима спавања на узорку од 65,000 појединаца. Још једном, вештачка интелигенција је показала способност да открије промене у трајању и квалитету сна, како код оних којима је већ дијагностикована Паркинсонова болест у време снимања активности, тако и код оних којима је дијагностикована годинама касније. Према речима др Шандора, подаци са паметних сатова су открили да се појединци чешће буди ноћу и дуже спавају неколико година пре Паркинсонове дијагнозе. Комбиновањем дневних и ноћних података, акцелерометри би могли да пруже лекарима прилику да интервенишу и потенцијално успоре напредовање болести.
Горе описана технологија, конвергенција паметних сатова и вештачке интелигенције за рано откривање Паркинсонове болести, има потенцијал да значајно утиче на наше животе у будућности. Ево неколико начина на које ова технологија може да направи разлику:
- Рано откривање и интервенција: Коришћењем података прикупљених са паметних сатова и коришћењем напредних алгоритама машинског учења, појединци могу стећи рани увид у своје здравствено стање. Рано откривање Паркинсонове болести или других сличних стања омогућава правовремену интервенцију, потенцијално побољшавајући исходе лечења и квалитет живота.
- Персонализована здравствена нега: Интеграција паметних сатова и вештачке интелигенције омогућава персонализована решења у здравству. Уз континуирано праћење и анализу здравствених података, појединци могу добити прилагођене препоруке, интервенције и превентивне мере на основу њихових специфичних здравствених образаца и ризика. Овај персонализовани приступ има потенцијал да побољша опште благостање и управљање болестима.
- Побољшано управљање болестима: Паметни сатови опремљени алгоритмима са вештачком интелигенцијом могу пружити повратне информације и подсетнике у реалном времену особама са Паркинсоновом болешћу или другим хроничним стањима. Ова подршка може помоћи у управљању симптомима, распоредом лекова, рутинама вежбања и другим битним аспектима управљања болестима, на крају побољшајући укупан квалитет живота пацијената.
- Оснаживање појединаца: Технологија оснажује појединце да преузму активну улогу у свом здрављу и добробити. Пружајући приступ персонализованим здравственим увидима, појединци могу доносити информисане одлуке о свом начину живота, тражити правовремену медицинску помоћ и активно учествовати у сопственом здравственом путу.
- Напредак у истраживању и здравству: Огромна количина података прикупљених путем паметних сатова и анализираних помоћу АИ алгоритама може допринети напретку у медицинско истраживање. Истраживачи могу стећи вредан увид у прогресију болести, идентификовати нове биомаркере и развити ефикасније третмане. Ова технологија има потенцијал да убрза медицинска истраживања и побољша праксу здравствене заштите.
- Превенција и јавно здравље: Рано откривање Паркинсонове болести и других здравствених стања путем паметних сатова и вештачке интелигенције може допринети превентивним мерама и иницијативама јавног здравља. Идентификовањем особа са високим ризиком, здравствени радници и креатори политике могу да спроведу циљане интервенције и стратегије за смањење укупног терета болести.
- Доношење одлука засновано на подацима: Богатство података прикупљених од паметних сатова може се искористити за информисање здравствених политика и стратегија. Агрегирани и анонимни подаци могу пружити вриједан увид у трендове здравља становништва, омогућавајући здравственим системима да ефикасније расподијеле ресурсе, идентификују нове здравствене ризике и развију интервенције засноване на доказима.
Прочитајте још повезаних вести:
Одрицање од одговорности
У складу са Смернице пројекта Труст, имајте на уму да информације дате на овој страници нису намењене и не треба да се тумаче као правни, порески, инвестициони, финансијски или било који други облик савета. Важно је да инвестирате само оно што можете приуштити да изгубите и да тражите независан финансијски савет ако сумњате. За додатне информације, предлажемо да погледате одредбе и услове, као и странице помоћи и подршке које пружа издавач или оглашивач. MetaversePost је посвећен тачном, непристрасном извештавању, али тржишни услови су подложни променама без претходне најаве.
О аутору
Дамир је вођа тима, менаџер производа и уредник у Metaverse Post, покривајући теме као што су АИ/МЛ, АГИ, ЛЛМ, Метаверсе и Web3-сродна поља. Његови чланци привлаче огромну публику од преко милион корисника сваког месеца. Чини се да је стручњак са 10 година искуства у СЕО и дигиталном маркетингу. Дамир се помиње у Масхабле, Виред, Cointelegraph, Тхе Нев Иоркер, Инсиде.цом, Ентрепренеур, БеИнЦрипто и друге публикације. Путује између УАЕ, Турске, Русије и ЗНД као дигитални номад. Дамир је стекао диплому физике, за коју верује да му је дало вештине критичког размишљања које су му потребне да буде успешан у свету интернета који се стално мења.
više чланака
Дамир је вођа тима, менаџер производа и уредник у Metaverse Post, покривајући теме као што су АИ/МЛ, АГИ, ЛЛМ, Метаверсе и Web3-сродна поља. Његови чланци привлаче огромну публику од преко милион корисника сваког месеца. Чини се да је стручњак са 10 година искуства у СЕО и дигиталном маркетингу. Дамир се помиње у Масхабле, Виред, Cointelegraph, Тхе Нев Иоркер, Инсиде.цом, Ентрепренеур, БеИнЦрипто и друге публикације. Путује између УАЕ, Турске, Русије и ЗНД као дигитални номад. Дамир је стекао диплому физике, за коју верује да му је дало вештине критичког размишљања које су му потребне да буде успешан у свету интернета који се стално мења.
