A Parkinson-kórt már mesterséges intelligenciával is lehet diagnosztizálni
A szoftver többféle mozgásforma, például ujjkoppintások, kézmozgás és láb agilitásának elemzésével dolgozik.
Egy mesterséges intelligencia alapú videóelemző szoftver a Parkinson-kór diagnosztizálásában nyújt segítséget. A mozgások szimmetriáját vizsgálva 86%-os pontossággal képes megkülönböztetni az egészséges és a kezdeti stádiumban lévő Parkinson-kórban szenvedő pácienseket, lehetőséget biztosítva a betegség korai felismerésére és a pontosabb kezelésre.
A Parkinsonism & Related Disorders szakfolyóiratban megjelent egy tanulmány a University of Florida kutatóinak munkájáról, amelyben egy mesterséges intelligenciára épülő videóelemző szoftvert mutatnak be, amely képes a Parkinson-kór korai stádiumának felismerésére és a betegség súlyosságának mérésére.
A két testfél közötti szimmetria
Az egyetem szakemberei a Fixel Institute for Neurological Diseases csapatával közösen fejlesztették ki a szoftvert, amely gépi tanulás (machine learning) alkalmazásával értékeli a Parkinson-kórra jellemző motoros tüneteket. A program fejlesztéséhez 31 Parkinson-kórban szenvedő beteg és 26 egészséges kontrollszemély videofelvételeit használták fel, amelyek segítségével a szoftvert megtanították a betegség korai tüneteinek felismerésére. A vizsgálatok során a mesterséges intelligenciát háromféle mozgás – ujjkoppintások, kézmozgás és láb agilitása – alapján képezték ki a Parkinson-kór diagnosztizálására. A kutatók három különböző osztályozó modellt alkalmaztak, amelyek a beteg bal és jobb oldali mozgásait, valamint a két oldal közötti szimmetriát értékelték. Az alapfeltevésük az volt, hogy mivel a Parkinson-kór gyakran aszimmetrikusan kezdődik, a betegség kezdeti fázisában egyik oldal jobban érintett, mint a másik.
Az elemzés során az ujjkoppintós videók alapján a szoftver 79%-os felismerési pontosságot ért el, a kézmozgások esetében 75%-ot, míg a láb mozgásának elemzése 79%-os pontossággal zajlott. A három mozgásforma kombinált elemzése azonban még pontosabb eredményt hozott, 86%-os hatékonysággal különböztetve meg az egészséges és a korai Parkinson-kórban szenvedő vizsgálati alanyokat.
„Az általunk kidolgozott módszer nem invazív, szabványos videofelvételeken alapul, és lehetőséget nyújt a Parkinson-kór tüneteinek korai felismerésére, ami javíthatja a kezelések hatékonyságát és a betegek gondozását. Továbbá, a módszer könnyen alkalmazható nagyobb betegcsoportokon is” – mondta a tanulmány vezető szerzője, Diego L. Guarín.
Ez az innovatív technológia új utakat nyithat a Parkinson-kór korai diagnosztizálásában, különösen annak fényében, hogy a betegség jelenlegi diagnózisa gyakran csak akkor történik meg, amikor a motoros tünetek már jelentősen kifejlődtek. A gépi tanulás és a videóelemzés kombinációja ígéretes eszköz lehet a jövő orvoslásában, ahol a diagnosztikai pontosság és a betegellátás tovább javulhat.
Összegezve
- Egy mesterséges intelligencia alapú videóelemző szoftver segíthet a Parkinson-kór korai diagnosztizálásában.
- Az elemzés során ujjkoppintások, kézmozgás és láb agilitását vizsgálták, és 86%-os pontossággal különböztették meg az egészséges és a korai Parkinson-kórban szenvedő pácienseket.
- Az innovatív technológia javíthatja a Parkinson-kór tüneteinek korai felismerését és a kezelések hatékonyságát.
- A gépi tanulás és videóelemzés kombinációja ígéretes eszköz lehet a jövő orvoslásában.
Kövesse az Egészségkalauz cikkeit a Google Hírek-ben, a Facebook-on, az Instagramon vagy a Twitter-en, Tiktok-on is!
Parkinson-kór korai jelei: még a kézremegés előtt utalhat rá a kézírása
Irodalmi hivatkozás:
Diego L. Guarín et al, What the Trained Eye Cannot See: Quantitative Kinematics and Machine Learning Detect Movement Deficits in Early-Stage Parkinson's Disease from Videos, Parkinsonism & Related Disorders (2024). DOI: 10.1016/j.parkreldis.2024.107104
