ШІ та розумні годинники можуть рано виявити хворобу Паркінсона
Коротко
Конвергенція розумних годинників і ШІ призвела до прориву в ранньому виявленні хвороби Паркінсона.
Дослідники використовували дані смарт-годинників, щоб ідентифікувати людей, у яких через сім років клінічно діагностували хворобу Паркінсона, виявивши сповільнені рухи та погіршення якості сну.
Провідний автор дослідження, доктор Кетрін Пелл, виявила, що модель точна і відокремлює хворобу Паркінсона від інших станів, які можуть погіршити рух.
Технологія має потенціал суттєво вплинути на наше життя в майбутньому, забезпечуючи раннє виявлення та втручання, персоналізовану медичну допомогу, покращене лікування хвороб, розширення можливостей людей, прогрес у дослідженнях та охороні здоров’я, профілактиці та охороні здоров’я, а також ухваленні рішень на основі даних.
Поєднання розумних годинників і штучного інтелекту може сприяти покращенню практики охорони здоров’я, профілактичних заходів і прийняття рішень на основі даних.
Конвергенція розумних годинників і штучного інтелекту дозволила дослідникам розкрити приховану інформацію про людей, які раніше були невідомі. Тепер з’явився переконливий приклад, який демонструє потенціал цієї технології.
Завдяки аналізу даних смарт-годинника, дослідники зробили прорив у ранньому виявленні хвороби Паркінсона. Їм вдалося ідентифікувати людей, у яких через сім років клінічно діагностували хворобу Паркінсона. Дані показали, що навіть за роки до встановлення діагнозу ці люди демонстрували повільніші рухи та погіршення якості сну.
Щоб досягти цього досягнення, дослідники навчили моделі ML відрізняти людей із хворобою Паркінсона від загальної популяції. Порівнюючи свої висновки з моделями, заснованими на генетиці, біохімічному аналізі крові, способі життя або відомих продромальних симптомах, таких як запор або втрата нюху, моделі, навчені на даних акселерометрії з розумних годинників, продемонстрували чудову ефективність у діагностиці хвороби Паркінсона.
Провідний автор дослідження, доктор Кетрін Пелл, розповів BBC News що це здавалося точним і відокремлювало хворобу Паркінсона від інших станів, які можуть погіршити рух, таких як старість або слабкість.
Як перевагу роботи з набором даних, таким як UK Biobank, вона сказала: «Ми порівняли нашу модель для кількох різних розладів, включаючи інші типи нейродегенеративних розладів, людей з остеоартритом та іншими руховими розладами тощо».
Проте «завжди залишатиметься особистим вибором», чи повідомляти людей про те, що вони хворіли на хворобу Паркінсона за роки до появи симптомів.
Використовуючи велику кількість даних, зібраних за допомогою розумних годинників, люди можуть отримати цінну інформацію про своє здоров’я та потенційно швидше звернутися за відповідною медичною допомогою.
Доктор Сірван Дарвіш, невролог із відділення неврології Медичної школи Університету Еразма в Роттердамі, присвятив великі дослідження вивченню початку та прогресування хвороби Паркінсона. У 1990 році команда дослідників з університету розпочала комплексне дослідження з метою моніторингу стану здоров’я всіх мешканців віком від 55 років в Омморді, мікрорайоні Нідерландів. У цьому дослідженні доктор Дарвіш спеціально зосередився на групі зі ста осіб, у яких зрештою була діагностована хвороба Паркінсона.
На основі досліджень доктора Дарвіша було встановлено, що патологія хвороби Паркінсона проявляється більш ніж за два десятиліття до того, як можна поставити клінічний діагноз. У більшості випадків початкові симптоми стають помітними приблизно за десять років до встановлення офіційного діагнозу. Доктор Дарвіш поділяє занепокоєння, висловлене Грандасом, що хвороба Паркінсона часто діагностується на пізній стадії, коли терапія, що змінює хворобу, менш ефективна. Ймовірна причина такої неефективності полягає в тому, що патологія захворювання вже значно розвинулася на той момент, при цьому понад 60% життєво важливих дофамінергічних клітин мозку виснажуються на момент встановлення діагнозу.
Одне з обмежень останніх досліджень полягає в тому, що смарт-годинники фіксували активність лише протягом тижня. Однак, якби цей підхід застосовувався в реальних умовах, безперервний збір даних протягом тривалого періоду міг би підвищити точність попереджувальних сигналів. До поточної роботи доктора Сандора група вчених зі Сполучених Штатів використовувала штучний інтелект для виявлення закономірностей у даних розумних годинників. Вони також використали зразок з Біобанку Великобританії, зосередившись на пацієнтах, у яких вже була діагностована хвороба Паркінсона. Серед залучених дослідників невролог доктор Карл Фрідл наголошує, що цілого тижня моніторингу рухових патернів достатньо, щоб виявити людей, які ймовірно захворіють на хворобу Паркінсона. Дивлячись із ширшої точки зору, д-р Фрідл підкреслює, що аналіз рухів людини може дати цінну інформацію про різні аспекти її здоров’я та благополуччя. У поєднанні з виникаючими продромальними ознаками, пов’язаними з хворобою Паркінсона, такими як аносмія, порушення швидкого сну та депресія, алгоритми прогнозування в нашому прогресуючому світі штучного інтелекту мають величезний потенціал.
Дослідження розумних годинників також зібрало дані про режим сну з вибірки з 65,000 XNUMX осіб. Ще раз штучний інтелект продемонстрував здатність виявляти зміни тривалості та якості сну як у тих, у кого хвороба Паркінсона вже була діагностована на момент запису активності, так і в тих, у кого її діагностували роками пізніше. За словами д-ра Сандора, дані смарт-годинників показали, що за кілька років до діагностики хвороби Паркінсона люди частіше прокидаються вночі та продовжують сон. Поєднуючи денні та нічні дані, акселерометри можуть дати лікарям можливість втрутитися та потенційно уповільнити прогресування захворювання.
Технологія, описана вище, конвергенція розумних годинників і штучного інтелекту для раннього виявлення хвороби Паркінсона, може суттєво вплинути на наше життя в майбутньому. Ось кілька способів, за допомогою яких ця технологія може змінити ситуацію:
- Раннє виявлення та втручання: Використовуючи дані, зібрані з розумних годинників, і передові алгоритми машинного навчання, люди можуть отримати раннє уявлення про стан свого здоров’я. Раннє виявлення хвороби Паркінсона чи інших подібних станів дозволяє вчасно втручатися, потенційно покращуючи результати лікування та якість життя.
- Персоналізована охорона здоров'я: Інтеграція розумних годинників і ШІ дозволяє створювати персоналізовані рішення для охорони здоров’я. Завдяки безперервному моніторингу та аналізу даних про здоров’я люди можуть отримувати індивідуальні рекомендації, втручання та профілактичні заходи на основі їхніх конкретних моделей здоров’я та ризиків. Цей персоналізований підхід має потенціал для покращення загального самопочуття та лікування хвороби.
- Покращене лікування захворювань: Розумні годинники, оснащені алгоритмами на базі штучного інтелекту, можуть надавати зворотний зв’язок у реальному часі та нагадування людям із хворобою Паркінсона чи іншими хронічними захворюваннями. Ця підтримка може допомогти в управлінні симптомами, розкладі прийому ліків, режимі фізичних вправ та інших важливих аспектах лікування захворювання, зрештою покращуючи загальну якість життя пацієнтів.
- Розширення можливостей людей: Технологія дає людям можливість брати активну участь у подбанні про своє здоров’я та благополуччя. Надаючи доступ до персоналізованої інформації про здоров’я, люди можуть приймати обґрунтовані рішення щодо свого способу життя, вчасно звертатися за медичною допомогою та активно брати участь у власному шляху до медичної допомоги.
- Прогрес у наукових дослідженнях та охороні здоров’я: величезна кількість даних, зібраних за допомогою смарт-годинників і проаналізованих за допомогою алгоритмів ШІ, може сприяти прогресу в медичне дослідження. Дослідники можуть отримати цінну інформацію про прогресування захворювання, визначити нові біомаркери та розробити більш ефективні методи лікування. Ця технологія має потенціал для прискорення медичних досліджень і покращення практики охорони здоров’я.
- Профілактика та охорона здоров'я: Раннє виявлення хвороби Паркінсона та інших станів здоров’я за допомогою розумних годинників і штучного інтелекту може сприяти профілактичним заходам та ініціативам у сфері охорони здоров’я. Виявляючи осіб із групи високого ризику, постачальники медичних послуг і політики можуть впроваджувати цільові заходи та стратегії для зменшення загального тягаря захворювань.
- Прийняття рішень на основі даних: велика кількість даних, зібраних за допомогою розумних годинників, може бути використана для формування політики та стратегій охорони здоров’я. Зведені та анонімні дані можуть надати цінну інформацію про тенденції здоров’я населення, дозволяючи системам охорони здоров’я ефективніше розподіляти ресурси, визначати нові ризики для здоров’я та розробляти втручання, що ґрунтуються на доказах.
Читайте більше схожих новин:
відмова
Відповідно до Правила проекту Trust, будь ласка, зверніть увагу, що інформація, надана на цій сторінці, не призначена і не повинна тлумачитися як юридична, податкова, інвестиційна, фінансова або будь-яка інша форма консультації. Важливо інвестувати лише те, що ви можете дозволити собі втратити, і звернутися за незалежною фінансовою порадою, якщо у вас виникнуть сумніви. Щоб отримати додаткову інформацію, ми пропонуємо звернутися до положень та умов, а також до сторінок довідки та підтримки, наданих емітентом або рекламодавцем. MetaversePost прагне до точного, неупередженого звітування, але ринкові умови можуть змінюватися без попередження.
про автора
Дамір є керівником групи, менеджером із продуктів і редактором Metaverse Post, що охоплює такі теми, як AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse тощо Web3- суміжні поля. Його статті щомісяця приваблюють величезну аудиторію понад мільйон користувачів. Здається, він є експертом із 10-річним досвідом роботи в SEO та цифровому маркетингу. Даміра згадували в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto та інші видання. Він подорожує між ОАЕ, Туреччиною, Росією та СНД як цифровий кочівник. Дамір отримав ступінь бакалавра з фізики, що, на його думку, дало йому навички критичного мислення, необхідні для досягнення успіху в Інтернеті, який постійно змінюється.
інші статті
Дамір є керівником групи, менеджером із продуктів і редактором Metaverse Post, що охоплює такі теми, як AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse тощо Web3- суміжні поля. Його статті щомісяця приваблюють величезну аудиторію понад мільйон користувачів. Здається, він є експертом із 10-річним досвідом роботи в SEO та цифровому маркетингу. Даміра згадували в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto та інші видання. Він подорожує між ОАЕ, Туреччиною, Росією та СНД як цифровий кочівник. Дамір отримав ступінь бакалавра з фізики, що, на його думку, дало йому навички критичного мислення, необхідні для досягнення успіху в Інтернеті, який постійно змінюється.
