IBM trainierte künstliche Intelligenz, um die Entwicklung der Parkinson-Krankheit zu analysieren

Die Forschungseinheit von Big Blue und der Michael J. Fox Foundation (MJFF) hat ein Modell der künstlichen

Es ist auch in der Lage, das Fortschreiten dieser Symptome bei einem Patienten genau zu bestimmen, unabhängig davon, ob es sich um eineob er Medikamente einnimmt, um sie zu neutralisieren.

Der Bericht über diese Entdeckung wurde am . veröffentlichtSeiten von The Lancet Digital Health. IBM Research und MJFF arbeiten seit 2018 zusammen. Ziel des Projekts ist es, maschinelle Lerntechnologien anzupassen, um klinischen Forschern zu helfen, die Grundlagen der Parkinson-Krankheit besser zu verstehen, insbesondere in dem Teil, in dem die Krankheit bei verschiedenen Menschen unterschiedlich verläuft.

Im Rahmen der Entwicklung des KI-Modells nutzten die Forschenden nicht identifizierte Datensätze der Parkinson's Progression Markers Initiative (PPMI).

"Der Datensatz diente als Input für den Ansatz des maschinellen Lernens und enthüllte komplexe Muster von Symptomen und deren Verlauf", heißt es in einem Bericht von IBM Research." Während sich viele frühere Studien darauf konzentriert haben, die Parkinson-Krankheit nur anhand von Basisinformationen zu charakterisieren, stützt sich unsere Methode auf Patientendaten aus sieben Jahren.Darüber hinaus macht das Modell im Vergleich zu früheren Studien nur begrenzte A-priori-Annahmen über Progressionspfade."

Als Ergebnis entdeckten die Forscher, dass der Zustand eines Patienten je nachZu diesen Faktoren gehören die Besonderheiten von Aktivitäten im Alltag, Probleme mit der Verlangsamung von Bewegungen, Zittern.Extremitäten, Instabilität in Körperpositionen sowie Symptome, die nicht direkt mit motorischen Fähigkeiten zusammenhängen: Depressionen, Angstzustände, kognitive Beeinträchtigungen und Schlafstörungen.Darüber hinaus hat die KI gelernt, den Beginn einer schweren Parkinson-Krankheit vorherzusagen. 

Wie klinische Studien gezeigt haben, ist die vorgeschlageneDas IBM Research-Modell bietet ziemlich hochpräzise Vorhersagen. Zu den Originaldaten werden in Zukunft weitere Faktoren hinzukommen, darunter genetische Informationen und Daten aus der Bildgebung. Wie die Autoren der Studie anmerken, wird dies letztendlich dazu beitragen, die Krankheit noch genauer zu untersuchen.

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