ビッグ・ブルーとマイケル・J・フォックス財団（MJFF）の研究部門は、人工物のモデルを構築した。
この発見に関するレポートは、ランセットデジタルヘルスのページ。 IBM ResearchとMJFFは、2018年から協力しています。このプロジェクトの目的は、機械学習技術を適応させて、臨床研究者がパーキンソン病の基礎をさらに理解できるようにすることです。特に、パーキンソン病の進行が人によって異なる部分ではそうです。
AIモデルの開発の一環として、研究者らは、パーキンソン病進行マーカーイニシアチブ (PPMI) の匿名化されたデータセットを使用しました。
「データセットは、IBM Researchの研究論文によると、機械学習へのアプローチにより、症状の複雑なパターンとその進行を発見できるようになるという。 —これまでの多くの研究はベースライン情報のみを使用してパーキンソン病の特徴を明らかにすることに焦点を当ててきましたが、私たちの方法は 7 年間の患者データに依存しています。さらに、このモデルは、以前の研究と比較して、進行経路に関して限られたアプリオリな仮定を行っています。」
その結果、研究者らは次のような症状があることを発見しました。患者の反応はさまざまな要因によって異なる場合があります。そのような要因には、日常生活活動の特徴、ゆっくりとした動きの問題、手足の震え、体の位置の不安定さのほか、運動能力に直接関係しない症状（うつ病、不安、認知障害、睡眠障害）などが含まれます。さらに、AI はパーキンソン病の重篤な段階の発症を予測する方法を学習しました。
臨床試験で示されているように、提案されたIBM Researchモデルは、かなり高精度の予測を提供します。将来的には、遺伝情報や神経画像からのデータなど、他の要素が元のデータに追加される予定です。研究の著者が指摘しているように、これは最終的には病気をさらに詳細に調査するのに役立ちます。
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