IBM и Фонд Майкла Дж. Фокса используют искусственный интеллект для определения прогрессирования симптомов болезни Паркинсона

IBM и Фонд Майкла Дж. Фокса используют искусственный интеллект для определения прогрессирования симптомов болезни Паркинсона

Источник · Перевод автора

Исследовательское подразделение Big Blue и Фонда Майкла Дж. Фокса (MJFF) построило модель искусственного интеллекта, которая может сгруппировать типичные паттерны симптомов болезни Паркинсона (БП) и точно определить прогрессирование этих симптомов у пациента, независимо от того, есть ли они принимают лекарства, чтобы замаскировать эти симптомы.

Открытие, опубликованное в The Lancet Digital Health, было одной из ключевых целей, которые две организации стремились достичь с самого начала. IBM Research и MJFF работают вместе с июля 2018 года, чтобы изучить, как можно применить машинное обучение, чтобы помочь клиницистам глубже понять биологию, лежащую в основе болезни Паркинсона, особенно с учетом того, что болезнь протекает по-разному от человека к человеку.

В рамках разработки модели искусственного интеллекта исследователи использовали неидентифицированные наборы данных из Инициативы по маркерам прогрессирования болезни Паркинсона (PPMI).

«Набор данных служил входными данными для подхода к машинному обучению, позволяя обнаруживать сложные паттерны симптомов и прогрессирования», – говорится в исследовательском документе IBM Research.

«В то время как многие предыдущие исследования были сосредоточены на характеристике болезни Паркинсона с использованием только исходной информации, наш метод опирается на данные пациентов за семь лет. Кроме того, наша модель делает ограниченные априорные предположения о путях прогрессирования по сравнению с предыдущими исследованиями».

IBM Research сообщила, что в результате исследователи обнаружили, что состояние пациента может варьироваться в зависимости от нескольких факторов, включая способность выполнять повседневную деятельность; проблемы, связанные с замедлением движений, тремором и нестабильностью позы; и немоторные симптомы, такие как депрессия, тревога, когнитивные нарушения и нарушения сна. В то же время модель могла предсказать, когда у пациента разовьется тяжелое состояние БП.

«Мы обнаружили, что результаты подтверждают гипотезу о различных путях прогрессирования, о чем свидетельствуют многие наблюдаемые нами траектории заболеваний. Однако модель ИИ по-прежнему может делать точные прогнозы. Изучив модель с использованием одного набора данных, она была в состоянии успешно предсказать запущенное состояние болезни Паркинсона, связанное с такими исходами, как слабоумие и неспособность ходить без посторонней помощи», – говорится в сообщении IBM Research.

Исходя из этого открытия, исследователи надеются, что модель может быть использована, чтобы помочь клиницистам дать рекомендации по ведению пациентов, а также определить тех, кому может быть полезно клиническое испытание.

В качестве следующих шагов планируется дальнейшее уточнение модели путем включения измерений генома и нейровизуализации, чтобы она могла обеспечить еще более детальную характеристику заболевания.