Big Bluen ja Michael J. Fox Foundationin (MJFF) tutkimusryhmä on rakentanut keinotekoisen mallin
Raportti tästä löydöstä julkaistiinLancet Digital Healthin sivuilla. IBM Research ja MJFF ovat tehneet yhteistyötä vuodesta 2018 lähtien. Hankkeen tavoitteena on mukauttaa koneoppimistekniikoita, jotta kliiniset tutkijat ymmärtäisivät paremmin Parkinsonin taudin perusteita, erityisesti osassa, jossa tauti etenee eri ihmisillä.
Osana AI-mallin kehittämistä tutkijatkäytti Parkinson's Progression Markers Initiativen (PPMI) tunnistamattomia tietojoukkoja.
"Tietojoukko toimi syötteenäKoneoppimista koskeva lähestymistapa, joka mahdollistaa monimutkaisten oireiden ja niiden etenemisen havaitsemisen, sanoo IBM Researchin tutkimus. — Monet aiemmat tutkimukset ovat keskittyneet Parkinsonin taudin karakterisoimiseen käyttämällä vain perustietoja, mutta menetelmämme perustuu seitsemän vuoden potilastietoihin. Lisäksi malli tekee rajoitettuja ennakko-oletuksia etenemisreiteistä verrattuna aikaisempiin tutkimuksiin.
Tämän seurauksena tutkijat havaitsivat, että tilapotilaan vaste voi vaihdella useiden tekijöiden mukaan. Tällaisia tekijöitä ovat arkielämän toiminnan piirteet, hitaiden liikkeiden ongelmat, raajojen vapina, kehon asemien epävakaus sekä oireet, jotka eivät suoraan liity motorisiin taitoihin: masennus, ahdistuneisuus, kognitiiviset häiriöt ja unihäiriöt. Lisäksi tekoäly on oppinut ennustamaan Parkinsonin taudin vaikean vaiheen alkamista.
Kuten kliiniset tutkimukset osoittavat, ehdotettuIBM: n tutkimusmalli tarjoaa melko tarkkoja ennusteita. Tulevaisuudessa alkuperäisiin tietoihin lisätään muita tekijöitä, mukaan lukien geneettiset tiedot ja neurokuvat. Kuten tutkimuksen tekijät huomauttavat, tämä auttaa lopulta tutkimaan tautia vielä yksityiskohtaisemmin.
Lue lisää
Uudet mini-vasta-aineet estävät koronavirusta 1000 kertaa paremmin kuin edelliset
Tutkijat ovat onnistuneet muuntamaan lämpöydinfuusion energian sähköksi
Tutkijat loivat ensin metallivettä maan olosuhteissa