AI và Smartwatch có thể phát hiện sớm bệnh Parkinson
Tóm lại
Sự hội tụ của đồng hồ thông minh và AI đã dẫn đến một bước đột phá trong việc phát hiện sớm bệnh Parkinson.
Các nhà nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu của đồng hồ thông minh để xác định những cá nhân sẽ được chẩn đoán lâm sàng mắc bệnh Parkinson bảy năm sau đó, cho thấy cử động chậm hơn và chất lượng giấc ngủ giảm sút.
Tác giả chính của nghiên cứu, Tiến sĩ Kathryn Peall, nhận thấy mô hình này chính xác và tách biệt bệnh Parkinson khỏi các tình trạng khác có thể làm giảm khả năng vận động.
Công nghệ này có khả năng tác động đáng kể đến cuộc sống của chúng ta trong tương lai, cho phép phát hiện và can thiệp sớm, chăm sóc sức khỏe cá nhân hóa, cải thiện quản lý bệnh tật, trao quyền cho các cá nhân, tiến bộ trong nghiên cứu và chăm sóc sức khỏe, phòng ngừa và sức khỏe cộng đồng cũng như ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Sự kết hợp giữa đồng hồ thông minh và AI có thể góp phần thực hành chăm sóc sức khỏe tốt hơn, các biện pháp phòng ngừa và ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Sự hội tụ của đồng hồ thông minh và AI đã cho phép các nhà nghiên cứu khám phá những hiểu biết ẩn giấu về các cá nhân mà trước đây chưa được biết đến. Giờ đây, một trường hợp hấp dẫn đã xuất hiện, chứng minh tiềm năng của công nghệ này.
Thông qua việc phân tích dữ liệu smartwatch, Các nhà nghiên cứu đã tạo ra một bước đột phá trong việc phát hiện sớm bệnh Parkinson. Họ đã có thể xác định những cá nhân sẽ được chẩn đoán lâm sàng mắc bệnh Parkinson bảy năm sau đó. Dữ liệu tiết lộ rằng thậm chí nhiều năm trước khi được chẩn đoán, những cá nhân này có biểu hiện cử động chậm hơn và chất lượng giấc ngủ giảm sút.
Để đạt được kỳ tích này, các nhà nghiên cứu đã đào tạo các mô hình ML để phân biệt những người mắc bệnh Parkinson với dân số nói chung. So sánh phát hiện của họ với các mô hình dựa trên di truyền học, hóa học máu, lối sống hoặc các triệu chứng báo trước đã biết như táo bón hoặc mất khứu giác, các mô hình được đào tạo dựa trên dữ liệu đo gia tốc từ đồng hồ thông minh đã chứng minh hiệu suất vượt trội trong chẩn đoán bệnh Parkinson.
Tác giả chính của nghiên cứu, Tiến sĩ Kathryn Peall, nói với BBC News rằng nó dường như chính xác và tách biệt bệnh Parkinson khỏi các tình trạng khác có thể làm giảm khả năng vận động, chẳng hạn như tuổi già hoặc yếu ớt.
Cô ấy nói: “Chúng tôi đã so sánh mô hình của mình với một số chứng rối loạn khác nhau, bao gồm các loại rối loạn thoái hóa thần kinh khác, những người bị viêm xương khớp và các rối loạn vận động khác.”
Tuy nhiên, “sẽ luôn là sự lựa chọn cá nhân và cá nhân” liệu mọi người có nên được thông báo rằng họ mắc bệnh Parkinson nhiều năm trước khi các triệu chứng xuất hiện hay không.
Bằng cách tận dụng nguồn dữ liệu phong phú được thu thập thông qua đồng hồ thông minh, các cá nhân có thể có được những hiểu biết có giá trị về sức khỏe của họ và có khả năng tìm kiếm sự chăm sóc y tế thích hợp sớm hơn.
Tiến sĩ Sirwan Darweesh, một nhà thần kinh học của Khoa Thần kinh tại Đại học Y khoa Erasmus ở Rotterdam, đã dành nhiều nghiên cứu sâu rộng để nghiên cứu sự khởi phát và tiến triển của bệnh Parkinson. Năm 1990, một nhóm các nhà nghiên cứu từ trường đại học đã khởi xướng một nghiên cứu toàn diện với mục tiêu theo dõi sức khỏe của tất cả cư dân trên 55 tuổi ở Ommord, một khu phố ở Hà Lan. Trong nghiên cứu này, Tiến sĩ Darweesh đặc biệt tập trung vào một nhóm gồm XNUMX người cuối cùng được chẩn đoán mắc bệnh Parkinson.
Dựa trên nghiên cứu của Tiến sĩ Darweesh, người ta đã xác định rằng bệnh lý của bệnh Parkinson biểu hiện hơn hai thập kỷ trước khi có thể đưa ra chẩn đoán lâm sàng. Trong hầu hết các trường hợp, các triệu chứng ban đầu trở nên đáng chú ý khoảng mười năm trước khi đạt được chẩn đoán chính thức. Tiến sĩ Darweesh chia sẻ mối quan tâm của Grandas rằng bệnh Parkinson thường được chẩn đoán ở giai đoạn muộn khi các liệu pháp điều chỉnh bệnh ít hiệu quả hơn. Lý do có khả năng đằng sau sự kém hiệu quả này là bệnh lý bệnh đã tiến triển đáng kể vào thời điểm đó, với hơn 60% tế bào não dopaminergic quan trọng đã cạn kiệt vào thời điểm chẩn đoán.
Một hạn chế của nghiên cứu gần đây là đồng hồ thông minh chỉ ghi lại hoạt động trong một tuần. Tuy nhiên, nếu phương pháp này được áp dụng trong môi trường thực tế, việc thu thập dữ liệu liên tục trong một thời gian dài có thể nâng cao độ chính xác của các tín hiệu cảnh báo. Trước công trình hiện tại của Tiến sĩ Sandor, một nhóm các nhà khoa học ở Hoa Kỳ đã sử dụng trí tuệ nhân tạo để xác định các mẫu trong dữ liệu đồng hồ thông minh. Họ cũng sử dụng một mẫu từ Ngân hàng sinh học Vương quốc Anh, tập trung vào những bệnh nhân đã được chẩn đoán mắc bệnh Parkinson. Trong số các nhà nghiên cứu tham gia, nhà thần kinh học Tiến sĩ Karl Friedl nhấn mạnh rằng một tuần theo dõi các kiểu vận động là đủ để phát hiện những cá nhân có khả năng mắc bệnh Parkinson. Nhìn từ góc độ rộng hơn, Tiến sĩ Friedl nhấn mạnh rằng việc phân tích chuyển động của một cá nhân có thể cung cấp những hiểu biết có giá trị về các khía cạnh khác nhau của sức khỏe và hạnh phúc của họ. Khi được kết hợp với các đặc điểm báo trước mới nổi liên quan đến bệnh Parkinson, chẳng hạn như mất khứu giác, rối loạn giấc ngủ REM và trầm cảm, các thuật toán dự đoán trong thế giới AI đang phát triển của chúng ta có tiềm năng to lớn.
Nghiên cứu về đồng hồ thông minh cũng thu thập dữ liệu về kiểu ngủ từ một mẫu gồm 65,000 cá nhân. Một lần nữa, trí tuệ nhân tạo đã chứng minh khả năng phát hiện những thay đổi về thời lượng và chất lượng giấc ngủ, cả ở những người đã được chẩn đoán mắc bệnh Parkinson tại thời điểm ghi lại hoạt động và ở những người được chẩn đoán nhiều năm sau đó. Theo Tiến sĩ Sandor, dữ liệu từ đồng hồ thông minh tiết lộ rằng các cá nhân bị thức giấc thường xuyên hơn vào ban đêm và thời gian ngủ dài hơn vài năm trước khi được chẩn đoán mắc bệnh Parkinson. Bằng cách kết hợp dữ liệu ban ngày và ban đêm, gia tốc kế có thể mang đến cho các bác sĩ cơ hội can thiệp và có khả năng làm chậm sự tiến triển của bệnh.
Công nghệ được mô tả ở trên, sự hội tụ của đồng hồ thông minh và trí tuệ nhân tạo để phát hiện sớm bệnh Parkinson, có khả năng tác động đáng kể đến cuộc sống của chúng ta trong tương lai. Dưới đây là một số cách mà công nghệ này có thể tạo ra sự khác biệt:
- Phát hiện và can thiệp sớm: Bằng cách tận dụng dữ liệu được thu thập từ đồng hồ thông minh và sử dụng các thuật toán máy học tiên tiến, các cá nhân có thể sớm hiểu rõ hơn về tình trạng sức khỏe của mình. Phát hiện sớm bệnh Parkinson hoặc các tình trạng tương tự khác cho phép can thiệp kịp thời, có khả năng cải thiện kết quả điều trị và chất lượng cuộc sống.
- Chăm sóc sức khỏe được cá nhân hóa: Việc tích hợp đồng hồ thông minh và AI cho phép các giải pháp chăm sóc sức khỏe được cá nhân hóa. Với việc theo dõi và phân tích dữ liệu sức khỏe liên tục, các cá nhân có thể nhận được các khuyến nghị, biện pháp can thiệp và biện pháp phòng ngừa phù hợp dựa trên mô hình và rủi ro sức khỏe cụ thể của họ. Cách tiếp cận được cá nhân hóa này có khả năng nâng cao sức khỏe tổng thể và quản lý bệnh tật.
- Cải thiện quản lý dịch bệnh: Đồng hồ thông minh được trang bị thuật toán hỗ trợ AI có thể cung cấp phản hồi và lời nhắc theo thời gian thực cho những người mắc bệnh Parkinson hoặc các bệnh mãn tính khác. Sự hỗ trợ này có thể giúp quản lý các triệu chứng, lịch trình dùng thuốc, thói quen tập thể dục và các khía cạnh thiết yếu khác của việc quản lý bệnh, cuối cùng là cải thiện chất lượng cuộc sống tổng thể cho bệnh nhân.
- Trao quyền cho các cá nhân: Công nghệ trao quyền cho các cá nhân đóng vai trò tích cực đối với sức khỏe và hạnh phúc của họ. Bằng cách cung cấp quyền truy cập vào thông tin chi tiết về sức khỏe được cá nhân hóa, các cá nhân có thể đưa ra quyết định sáng suốt về lối sống của họ, tìm kiếm sự chăm sóc y tế kịp thời và tích cực tham gia vào hành trình chăm sóc sức khỏe của chính họ.
- Tiến bộ trong nghiên cứu và chăm sóc sức khỏe: Lượng dữ liệu khổng lồ được thu thập thông qua đồng hồ thông minh và được phân tích bằng thuật toán AI có thể đóng góp vào những tiến bộ trong nghiên cứu y học. Các nhà nghiên cứu có thể thu được những hiểu biết có giá trị về sự tiến triển của bệnh, xác định các dấu ấn sinh học mới và phát triển các phương pháp điều trị hiệu quả hơn. Công nghệ này có khả năng đẩy nhanh nghiên cứu y tế và cải thiện thực hành chăm sóc sức khỏe.
- Phòng ngừa và Sức khỏe cộng đồng: Việc phát hiện sớm bệnh Parkinson và các tình trạng sức khỏe khác thông qua đồng hồ thông minh và trí tuệ nhân tạo có thể góp phần vào các biện pháp phòng ngừa và sáng kiến sức khỏe cộng đồng. Bằng cách xác định các cá nhân có nguy cơ cao, các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe và các nhà hoạch định chính sách có thể thực hiện các biện pháp can thiệp và chiến lược có mục tiêu để giảm gánh nặng bệnh tật nói chung.
- Ra quyết định dựa trên dữ liệu: Lượng dữ liệu phong phú được thu thập từ đồng hồ thông minh có thể được tận dụng để cung cấp thông tin cho các chính sách và chiến lược chăm sóc sức khỏe. Dữ liệu tổng hợp và ẩn danh có thể cung cấp thông tin chi tiết có giá trị về xu hướng sức khỏe dân số, cho phép các hệ thống chăm sóc sức khỏe phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn, xác định các rủi ro sức khỏe mới nổi và phát triển các biện pháp can thiệp dựa trên bằng chứng.
Đọc thêm các tin liên quan:
Từ chối trách nhiệm
Phù hợp với Hướng dẫn của Dự án Tin cậy, xin lưu ý rằng thông tin được cung cấp trên trang này không nhằm mục đích và không được hiểu là tư vấn pháp lý, thuế, đầu tư, tài chính hoặc bất kỳ hình thức tư vấn nào khác. Điều quan trọng là chỉ đầu tư những gì bạn có thể đủ khả năng để mất và tìm kiếm lời khuyên tài chính độc lập nếu bạn có bất kỳ nghi ngờ nào. Để biết thêm thông tin, chúng tôi khuyên bạn nên tham khảo các điều khoản và điều kiện cũng như các trang trợ giúp và hỗ trợ do nhà phát hành hoặc nhà quảng cáo cung cấp. MetaversePost cam kết báo cáo chính xác, không thiên vị nhưng điều kiện thị trường có thể thay đổi mà không cần thông báo trước.
Giới thiệu về Tác giả
Damir là trưởng nhóm, quản lý sản phẩm và biên tập viên tại Metaverse Post, bao gồm các chủ đề như AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse và Web3-các lĩnh vực liên quan. Các bài báo của anh ấy thu hút một lượng lớn độc giả với hơn một triệu người dùng mỗi tháng. Anh ấy có vẻ là một chuyên gia với 10 năm kinh nghiệm về SEO và tiếp thị kỹ thuật số. Damir đã được đề cập trong Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto và các ấn phẩm khác. Anh đi lại giữa Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất, Thổ Nhĩ Kỳ, Nga và CIS với tư cách là một người du mục kỹ thuật số. Damir đã có bằng cử nhân vật lý, bằng cấp mà anh tin rằng đã mang lại cho anh những kỹ năng tư duy phản biện cần thiết để thành công trong bối cảnh luôn thay đổi của Internet.
Xem thêm bài viết
Damir là trưởng nhóm, quản lý sản phẩm và biên tập viên tại Metaverse Post, bao gồm các chủ đề như AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse và Web3-các lĩnh vực liên quan. Các bài báo của anh ấy thu hút một lượng lớn độc giả với hơn một triệu người dùng mỗi tháng. Anh ấy có vẻ là một chuyên gia với 10 năm kinh nghiệm về SEO và tiếp thị kỹ thuật số. Damir đã được đề cập trong Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto và các ấn phẩm khác. Anh đi lại giữa Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất, Thổ Nhĩ Kỳ, Nga và CIS với tư cách là một người du mục kỹ thuật số. Damir đã có bằng cử nhân vật lý, bằng cấp mà anh tin rằng đã mang lại cho anh những kỹ năng tư duy phản biện cần thiết để thành công trong bối cảnh luôn thay đổi của Internet.
