通过人工智能发现帕金森病
跟踪可穿戴传感器,拍摄表现患者的常规练习,或检查其handwriting-which帕金森检测更好吗?Skoltech研究员进行了比较研究基于机器学习的这三种致病监测方法找出技术是最可靠的医生和舒适,减少耗时的病人。该研究发表在IEEE仪表和测量。
人工智能是杠杆来解决各种各样的医疗挑战,但其承诺仍是其最大潜力比人类可以检测和诊断疾病。医生目前诊断帕金森病通过评估病人的运动症状,病史的身心健康,但症状很难区分其他神经疾病的药物。没有完全固化条件的方法,早期诊断帕金森病的治疗方案和产生深远的影响患者的生活质量。科学家们正在打入捡疾病的发作的迹象。
Skoltech的一个研究小组,由助理教授安德鲁Somov副教授和德米特里•Dylov设计了机器学习算法来检测和客观地度量帕金森的症状通过sensors-an加速度计和陀螺仪,视频和笔迹分析。这项研究可以帮助人们在获得诊断和他们的反应医疗——只要他们有一个可穿戴设备像健身跟踪器,一个摄像头,一台电脑,和一个互联网连接。
“我们已经收集的数据从120年35没有帕金森症和85年与帕金森的平均年龄58½当他们在一系列运动的任务面前的三个摄像头,传感器。的任务,通常需要15分钟才能完成,包括折叠毛巾,填补玻璃与水,利用拇指食指,大声朗读一个复杂的句子,写下来和跟踪一个螺旋。练习设计的监督下神经学家和来自不同的来源,包括尺度用于监测帕金森病和先前的研究在这一领域。每个运动都有一个目标症状,它可以揭示,“Skoltech博士生Ekaterina Kovalenko说。
“不是所有的帕金森患者显示每一个疾病的症状,我们试图找出如果识别可以依赖一个诊断方法:传感器,摄像头,或书法。尽管传感器数据分析显示最好的结果,这是不方便的病人在PD的稍后阶段。但患者早期诊断报告可穿戴式传感器相当舒适的穿,这意味着在不久的将来可穿戴技术可以不断地收集和评估数据,跟踪疾病发展和病人对医疗的回应,“Skoltech阿列克谢Shcherbak说博士生。
方便患者而言,“书法”的方法是最好的,因为它不会花很多时间来完成螺旋图纸和照片。视频分析也方便病人,是最有前途的,由于没有限制的实时检测可能发生在病人进行练习。
“我们记住,除了鉴别诊断,医生需要客观的工具来评估电机波动病人PD。这些评估工具可以提供一个更个性化的方法来治疗和帮助医生在医疗和做决定,如果需要,神经外科干预,”文章作者Ekaterina成Bril博士说。
