Il braccio di ricerca di Big Blue e della Michael J. Fox Foundation (MJFF) ha costruito un modello artificiale
Il rapporto su questa scoperta è stato pubblicato supagine di The Lancet Digital Health. IBM Research e MJFF collaborano dal 2018. Lo scopo del progetto è adattare le tecnologie di apprendimento automatico per aiutare i ricercatori clinici a comprendere ulteriormente le basi della malattia di Parkinson, specialmente nella parte in cui la malattia progredisce in modo diverso in persone diverse.
Nell’ambito dello sviluppo del modello di intelligenza artificiale, i ricercatorihanno utilizzato set di dati non identificati dalla Parkinson's Progression Markers Initiative (PPMI).
“Il set di dati è servito come input perapproccio all’apprendimento automatico, che consente la scoperta di modelli complessi di sintomi e la loro progressione, afferma un documento di ricerca di IBM Research. — Mentre molti studi precedenti si sono concentrati sulla caratterizzazione della malattia di Parkinson utilizzando solo informazioni di base, il nostro metodo si basa su sette anni di dati dei pazienti. Inoltre, il modello fa ipotesi a priori limitate sui percorsi di progressione rispetto agli studi precedenti”.
Di conseguenza, i ricercatori hanno scoperto che la condizionela risposta del paziente può variare a seconda di una serie di fattori. Tali fattori includono caratteristiche delle attività della vita quotidiana, problemi con movimenti lenti, tremori degli arti, instabilità nelle posizioni del corpo, nonché sintomi non direttamente correlati alle capacità motorie: depressione, ansia, deterioramento cognitivo e disturbi del sonno. Inoltre, l'intelligenza artificiale ha imparato a prevedere l'insorgenza di uno stadio grave della malattia di Parkinson.
Come dimostrato da studi clinici, la propostaIl modello IBM Research fornisce previsioni abbastanza precise. In futuro, ai dati originali verranno aggiunti altri fattori, tra cui informazioni genetiche e dati di neuroimaging. Come notano gli autori dello studio, questo alla fine aiuterà a studiare la malattia in modo ancora più dettagliato.
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