Boala Parkinson, depistată cu ajutorul inteligenței artificiale

Tiparele respiratorii observate la un individ în timpul somnului pot fi utilizate pentru identificarea bolii Parkinson și pentru urmărirea progresiei afecțiunii, indică un nou studiu. Folosind un model bazat pe inteligența artificială (AI), cercetătorii au reușit să creeze un biomarker digital promițător pentru diagnosticul și urmărirea progresiei bolii Parkinson. Sistemul AI dezvoltat este nu doar mai ieftin decât alți biomarkeri de diagnostic, dar este și mai puțin intruziv, deoarece nu mai impune controale amănunțite la medic.
Boala Parkinson reprezintă una dintre afecțiunile neurologice cu cea mai mare creștere a incidenței la nivel global, astfel că necesitatea dezvoltării unor noi biomarkeri de diagnostic, cu scopul identificării mai ușoare și 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. Alți biomarkeri, care au arătat rezultate promițătoare în identificarea bolii și a prognosticului săi, sunt rar utilizați din cauza costurilor ridicate, greu de suportat de pacient sau de sistemele medicale.

În cadrul studiului, cercetătorii au evaluat un potențial biomarker pentru boala Parkinson, bazat pe inteligență artificială, care analizează tiparele respiratorii din timpul nopții. În studiu au fost incluși peste 7.600 de indivizi, datele fiind colectate din diferite seturi de date publice și de la spitale din SUA.

Datele au fost adunate în două moduri, participanții fiind fie rugați să poarte o centură de respirație pe piept sau pe abdomen pe timpul nopții, 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 respirație wireless. Cercetătorii au colectat date în mai multe nopți, pe o perioadă de un an. În total, datele combinate ale studiului au inclus peste 11.900 de nopți de analiză și peste 120.000 de ore de somn.

Modelul AI a diagnosticat boala Parkinson în urma unei singuri nopți de somn, precizia instrumentului fiind una ridicată. Combinarea datelor din mai multe nopți pentru fiecare subiect a crescut sensibilitatea și specificitatea diagnosticului la 100%. În concluzie, sistemul descris a servit ca un biomarker ieftin și ușor de folosit pentru diagnosticul bolii Parkinson.

sursa: News Medical
foto: Natali _ Mis / Shutterstock.com