Boala Parkinson, depistată cu ajutorul inteligenței artificiale
©
Autor: Domșa Dariana
Tiparele respiratorii observate la un individ în timpul somnului pot fi utilizate pentru identificarea bolii Parkinson È™i pentru urmărirea progresiei afecÈ›iunii, indică un nou studiu. Folosind un model bazat pe inteligenÈ›a artificială (AI), cercetătorii au reuÈ™it să creeze un biomarker digital promițător pentru diagnosticul È™i urmărirea progresiei bolii Parkinson. Sistemul AI dezvoltat este nu doar mai ieftin decât alÈ›i biomarkeri de diagnostic, dar este È™i mai puÈ›in intruziv, deoarece nu mai impune controale amănunÈ›ite la medic.
Boala Parkinson reprezintă una dintre afecÈ›iunile neurologice cu cea mai mare creÈ™tere a incidenÈ›ei la nivel global, astfel că necesitatea dezvoltării unor noi biomarkeri de diagnostic, cu scopul identificării mai uÈ™oare È™i în faze incipiente a bolii, este una crescută. În plus, există o nevoie accentuată de dezvoltare a unor biomarkeri pentru evaluarea progresiei bolii. În prezent, evaluarea progresiei bolii se realizează în principal pe baza datelor auto-raportate de către pacient. AlÈ›i biomarkeri, care au arătat rezultate promițătoare în identificarea bolii È™i a prognosticului săi, sunt rar utilizaÈ›i din cauza costurilor ridicate, greu de suportat de pacient sau de sistemele medicale.
În cadrul studiului, cercetătorii au evaluat un potenÈ›ial biomarker pentru boala Parkinson, bazat pe inteligență artificială, care analizează tiparele respiratorii din timpul nopÈ›ii. În studiu au fost incluÈ™i peste 7.600 de indivizi, datele fiind colectate din diferite seturi de date publice È™i de la spitale din SUA.
Datele au fost adunate în două moduri, participanÈ›ii fiind fie rugaÈ›i să poarte o centură de respiraÈ›ie pe piept sau pe abdomen pe timpul nopÈ›ii, pentru a urmări semnalele respiratorii din timpul somnului, fie să doarmă într-o cameră în care era instalat un senzor radio care colecta date de respiraÈ›ie wireless. Cercetătorii au colectat date în mai multe nopÈ›i, pe o perioadă de un an. În total, datele combinate ale studiului au inclus peste 11.900 de nopÈ›i de analiză È™i peste 120.000 de ore de somn.
Modelul AI a diagnosticat boala Parkinson în urma unei singuri nopÈ›i de somn, precizia instrumentului fiind una ridicată. Combinarea datelor din mai multe nopÈ›i pentru fiecare subiect a crescut sensibilitatea È™i specificitatea diagnosticului la 100%. În concluzie, sistemul descris a servit ca un biomarker ieftin È™i uÈ™or de folosit pentru diagnosticul bolii Parkinson.
sursa: News Medical
foto: Natali _ Mis / Shutterstock.com
Boala Parkinson reprezintă una dintre afecÈ›iunile neurologice cu cea mai mare creÈ™tere a incidenÈ›ei la nivel global, astfel că necesitatea dezvoltării unor noi biomarkeri de diagnostic, cu scopul identificării mai uÈ™oare È™i în faze incipiente a bolii, este una crescută. În plus, există o nevoie accentuată de dezvoltare a unor biomarkeri pentru evaluarea progresiei bolii. În prezent, evaluarea progresiei bolii se realizează în principal pe baza datelor auto-raportate de către pacient. AlÈ›i biomarkeri, care au arătat rezultate promițătoare în identificarea bolii È™i a prognosticului săi, sunt rar utilizaÈ›i din cauza costurilor ridicate, greu de suportat de pacient sau de sistemele medicale.
În cadrul studiului, cercetătorii au evaluat un potenÈ›ial biomarker pentru boala Parkinson, bazat pe inteligență artificială, care analizează tiparele respiratorii din timpul nopÈ›ii. În studiu au fost incluÈ™i peste 7.600 de indivizi, datele fiind colectate din diferite seturi de date publice È™i de la spitale din SUA.
Datele au fost adunate în două moduri, participanÈ›ii fiind fie rugaÈ›i să poarte o centură de respiraÈ›ie pe piept sau pe abdomen pe timpul nopÈ›ii, pentru a urmări semnalele respiratorii din timpul somnului, fie să doarmă într-o cameră în care era instalat un senzor radio care colecta date de respiraÈ›ie wireless. Cercetătorii au colectat date în mai multe nopÈ›i, pe o perioadă de un an. În total, datele combinate ale studiului au inclus peste 11.900 de nopÈ›i de analiză È™i peste 120.000 de ore de somn.
Modelul AI a diagnosticat boala Parkinson în urma unei singuri nopÈ›i de somn, precizia instrumentului fiind una ridicată. Combinarea datelor din mai multe nopÈ›i pentru fiecare subiect a crescut sensibilitatea È™i specificitatea diagnosticului la 100%. În concluzie, sistemul descris a servit ca un biomarker ieftin È™i uÈ™or de folosit pentru diagnosticul bolii Parkinson.
sursa: News Medical
foto: Natali _ Mis / Shutterstock.com
Data actualizare: 02-09-2022 | creare: 02-09-2022 | Vizite: 271
Bibliografie
AI can detect Parkinson’s from nighttime breathing patterns, https://www.news-medical.net/news/20220825/AI-can-detect-Parkinsone28099s-from-nighttime-breathing-patterns.aspx ©
Copyright ROmedic: Articolul se află sub protecția drepturilor de autor. Reproducerea, chiar și parțială, este interzisă!
Alte articole din aceeași secțiune:
- Un compus derivat din uleiul esențial de turmeric prezintă proprietăți neuroprotectoare
- Activitatea fizică ar putea reduce activarea celulelor imune pentru a ameliora sănătatea creierului în boala Alzheimer
- Tratamentul psihologic produce o ameliorare puternică și durabilă a durerilor cronice de spate
- Indicatorii unui somn de calitate (conform National Sleep Foundation)
Din Biblioteca medicală vă mai recomandăm:
Din Ghidul de sănătate v-ar putea interesa și:
Forumul ROmedic - întrebări și răspunsuri medicale:
Pe forum găsiți peste 500.000 de întrebări și răspunsuri despre boli sau alte subiecte medicale. Aveți o întrebare? Primiți răspunsuri gratuite de la medici.- Aritmii, dispnee, amroteala in bratul stang, ceafa, piept, dureri ciudate la pacient YOPD
- Parkinson
- Ar putea fi acestea simptome ale bolii Parkinson?
- Bolnav ciroza și parkinson
- Sunt două proteine care distrug neuronii în boala Parkinson: alpha-synuclein și kinaza-C?
- Boala Parkinson-diagnostic RMN
- Caderi dese octogenara