AI och smartklockor kan upptäcka Parkinsons sjukdom tidigt
I korthet
Konvergensen av smarta klockor och AI har lett till ett genombrott i tidig upptäckt av Parkinsons sjukdom.
Forskare använde smartwatch-data för att identifiera individer som skulle diagnostiseras kliniskt med Parkinsons sju år senare, vilket avslöjade långsammare rörelser och försämrad sömnkvalitet.
Studiens huvudförfattare, Dr Kathryn Peall, fann att modellen var korrekt och skiljer Parkinsons sjukdom från andra tillstånd som kan försämra rörelsen.
Tekniken har potential att avsevärt påverka våra liv i framtiden, möjliggöra tidig upptäckt och intervention, personlig sjukvård, förbättrad sjukdomshantering, bemyndigande av individer, framsteg inom forskning och hälsovård, förebyggande och folkhälsa samt datadrivet beslutsfattande.
Kombinationen av smarta klockor och AI kan bidra till bättre vårdpraxis, förebyggande åtgärder och datadrivet beslutsfattande.
Konvergensen av smarta klockor och AI har gjort det möjligt för forskare att avslöja dolda insikter om individer som tidigare var okända. Nu har ett övertygande fall dykt upp som visar potentialen hos denna teknik.
Genom analys av smartwatchdata, forskare har gjort ett genombrott i tidig upptäckt av Parkinsons sjukdom. De kunde identifiera individer som skulle diagnostiseras kliniskt med Parkinsons sju år senare. Uppgifterna avslöjade att även år före diagnosen uppvisade dessa individer långsammare rörelser och minskad sömnkvalitet.
För att uppnå denna bedrift tränade forskarna ML-modeller för att skilja dem med Parkinsons sjukdom från den allmänna befolkningen. Genom att jämföra sina resultat med modeller baserade på genetik, blodkemi, livsstil eller kända prodromala symtom som förstoppning eller luktförlust, visade modellerna som tränats på accelerometridata från smartklockor överlägsen prestanda vid diagnostisering av Parkinsons sjukdom.
Studiens huvudförfattare, Dr Kathryn Peall, berättade BBC News att det verkade vara korrekt och skilja Parkinsons sjukdom från andra tillstånd som kunde försämra rörelsen, som hög ålder eller skröplighet.
Som en fördel med att arbeta med en datauppsättning som UK Biobank, sa hon, "Vi jämförde vår modell över ett antal olika störningar, inklusive andra typer av neurodegenerativa störningar, personer med artros och andra rörelsestörningar, bland andra."
Men det "kommer alltid att förbli ett individuellt och personligt val" om människor ska informeras om att de hade Parkinsons år innan symtomen uppträdde.
Genom att utnyttja den mängd data som samlas in genom smartklockor kan individer få värdefulla insikter om sin hälsa och potentiellt söka lämplig läkarvård tidigare.
Dr. Sirwan Darweesh, en neurolog från institutionen för neurologi vid Erasmus University School of Medicine i Rotterdam, har ägnat omfattande forskning åt att studera uppkomsten och utvecklingen av Parkinsons sjukdom. År 1990 inledde ett team av forskare från universitetet en omfattande studie med målet att övervaka hälsan hos alla invånare över 55 år i Ommord, en stadsdel i Nederländerna. Inom denna studie fokuserade Dr Darweesh specifikt på en grupp på hundra individer som så småningom diagnostiserades med Parkinsons sjukdom.
Baserat på Dr Darweeshs forskning har det fastställts att patologin för Parkinsons sjukdom visar sig mer än två decennier innan en klinisk diagnos kan ställas. I de flesta fall blir de första symtomen märkbara cirka tio år innan en officiell diagnos nås. Dr Darweesh delar den oro som Grandas uttryckt att Parkinsons sjukdom ofta diagnostiseras i ett sent skede när sjukdomsmodifierande terapier är mindre effektiva. Den troliga orsaken bakom denna ineffektivitet är att sjukdomspatologin redan är avsevärt framskriden vid den tidpunkten, med mer än 60 % av de vitala dopaminerga hjärncellerna som är uttömda vid tidpunkten för diagnosen.
En begränsning av nyare forskning är att smartklockor endast registrerade aktivitet under en vecka. Men om detta tillvägagångssätt skulle tillämpas i en verklig miljö, skulle kontinuerlig datainsamling under en längre period kunna förbättra varningssignalernas noggrannhet. Före Dr. Sandors nuvarande arbete använde en grupp forskare i USA artificiell intelligens för att identifiera mönster i smartwatchdata. De använde också ett prov från UK Biobank, med fokus på patienter som redan hade fått diagnosen Parkinsons sjukdom. Bland de inblandade forskarna betonar neurologen Dr Karl Friedl att en hel veckas övervakning av rörelsemönster räcker för att upptäcka individer som sannolikt kommer att utveckla Parkinsons. Om man ser ur ett bredare perspektiv, betonar Dr Friedl att analys av en individs rörelse kan ge värdefulla insikter om olika aspekter av deras hälsa och välbefinnande. I kombination med framväxande prodromala egenskaper associerade med Parkinsons, såsom anosmi, REM-sömnstörningar och depression, har prediktiva algoritmer i vår framskridande AI-värld en enorm potential.
Smartwatch-studien samlade också in data om sömnmönster från ett urval av 65,000 XNUMX individer. Återigen visade artificiell intelligens förmågan att upptäcka förändringar i sömnvaraktighet och kvalitet, både hos dem som redan diagnostiserats med Parkinsons sjukdom vid tidpunkten för aktivitetsregistreringen och hos dem som fick diagnosen år senare. Enligt Dr. Sandor avslöjade data från smartklockor att individer upplever oftare uppvaknanden på natten och längre sömntid flera år före en Parkinsons diagnos. Genom att kombinera dag- och nattdata kan accelerometrar erbjuda läkarna möjligheten att ingripa och potentiellt bromsa utvecklingen av sjukdomen.
Tekniken som beskrivits ovan, konvergensen av smarta klockor och artificiell intelligens för tidig upptäckt av Parkinsons sjukdom, har potential att avsevärt påverka våra liv i framtiden. Här är några sätt som den här tekniken kan göra skillnad på:
- Tidig upptäckt och intervention: Genom att utnyttja data som samlas in från smartklockor och använda avancerade maskininlärningsalgoritmer kan individer få tidiga insikter om sina hälsotillstånd. Tidig upptäckt av Parkinsons sjukdom eller andra liknande tillstånd möjliggör snabba ingripanden, vilket potentiellt kan förbättra behandlingsresultat och livskvalitet.
- Personlig sjukvård: Integrationen av smartklockor och AI möjliggör personliga hälsovårdslösningar. Med kontinuerlig övervakning och analys av hälsodata kan individer få skräddarsydda rekommendationer, insatser och förebyggande åtgärder baserat på deras specifika hälsomönster och risker. Detta personliga tillvägagångssätt har potential att förbättra det övergripande välbefinnandet och sjukdomshanteringen.
- Förbättrad sjukdomshantering: Smartklockor utrustade med AI-drivna algoritmer kan ge realtidsfeedback och påminnelser till personer med Parkinsons sjukdom eller andra kroniska tillstånd. Detta stöd kan hjälpa till att hantera symtom, medicinscheman, träningsrutiner och andra viktiga aspekter av sjukdomshantering, vilket i slutändan förbättrar den övergripande livskvaliteten för patienterna.
- Att stärka individer: Tekniken ger individer möjlighet att ta en aktiv roll i deras hälsa och välbefinnande. Genom att ge tillgång till personliga hälsoinsikter kan individer fatta välgrundade beslut om sin livsstil, söka läkarvård i tid och aktivt delta i sin egen hälsoresa.
- Framsteg inom forskning och sjukvård: Den stora mängden data som samlas in genom smartklockor och analyseras med AI-algoritmer kan bidra till framsteg inom medicinsk forskning. Forskare kan få värdefulla insikter om sjukdomsprogression, identifiera nya biomarkörer och utveckla mer effektiva behandlingar. Denna teknik har potential att påskynda medicinsk forskning och förbättra vårdpraxis.
- Förebyggande och folkhälsa: Tidig upptäckt av Parkinsons sjukdom och andra hälsotillstånd genom smarta klockor och AI kan bidra till förebyggande åtgärder och folkhälsoinitiativ. Genom att identifiera högriskindivider kan vårdgivare och beslutsfattare implementera riktade insatser och strategier för att minska den totala sjukdomsbördan.
- Datadriven beslutsfattande: Den mängd data som samlas in från smarta klockor kan utnyttjas för att informera hälso- och sjukvårdspolicyer och strategier. Aggregerad och anonymiserad data kan ge värdefulla insikter i befolkningens hälsotrender, vilket gör det möjligt för sjukvårdssystemen att fördela resurser mer effektivt, identifiera nya hälsorisker och utveckla evidensbaserade insatser.
Läs fler relaterade nyheter:
Villkor
I linje med den Riktlinjer för Trust Project, vänligen notera att informationen på den här sidan inte är avsedd att vara och inte ska tolkas som juridisk, skattemässig, investerings-, finansiell eller någon annan form av rådgivning. Det är viktigt att bara investera det du har råd att förlora och att söka oberoende finansiell rådgivning om du har några tvivel. För ytterligare information föreslår vi att du hänvisar till villkoren samt hjälp- och supportsidorna som tillhandahålls av utfärdaren eller annonsören. MetaversePost är engagerad i korrekt, opartisk rapportering, men marknadsförhållandena kan ändras utan föregående meddelande.
Om författaren
Damir är teamledare, produktchef och redaktör på Metaverse Post, som täcker ämnen som AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse och Web3-relaterade områden. Hans artiklar lockar en massiv publik på över en miljon användare varje månad. Han verkar vara en expert med 10 års erfarenhet av SEO och digital marknadsföring. Damir har nämnts i Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto och andra publikationer. Han reser mellan Förenade Arabemiraten, Turkiet, Ryssland och OSS som en digital nomad. Damir tog en kandidatexamen i fysik, som han tror har gett honom de kritiska tänkande färdigheter som behövs för att bli framgångsrik i det ständigt föränderliga landskapet på internet.
fler artiklar
Damir är teamledare, produktchef och redaktör på Metaverse Post, som täcker ämnen som AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse och Web3-relaterade områden. Hans artiklar lockar en massiv publik på över en miljon användare varje månad. Han verkar vara en expert med 10 års erfarenhet av SEO och digital marknadsföring. Damir har nämnts i Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto och andra publikationer. Han reser mellan Förenade Arabemiraten, Turkiet, Ryssland och OSS som en digital nomad. Damir tog en kandidatexamen i fysik, som han tror har gett honom de kritiska tänkande färdigheter som behövs för att bli framgångsrik i det ständigt föränderliga landskapet på internet.
