Big Blue와 Michael J. Fox Foundation(MJFF)의 연구 부서는 인공 지능 모델을 구축했습니다.
이 발견에 대한 보고서는Lancet Digital Health의 페이지입니다. IBM Research와 MJFF는 2018년부터 협력하고 있습니다. 이 프로젝트의 목표는 특히 사람마다 질병이 다르게 진행되는 부분에서 임상 연구자가 파킨슨병의 기초를 더 잘 이해할 수 있도록 기계 학습 기술을 적용하는 것입니다.
AI 모델 개발의 일환으로 연구진은PPMI(Parkinson's Progression Markers Initiative)의 비식별 데이터세트를 사용했습니다.
“데이터 세트는 다음에 대한 입력으로 사용되었습니다.IBM Research의 연구 논문에 따르면 기계 학습에 대한 접근 방식을 통해 증상과 진행의 복잡한 패턴을 발견할 수 있습니다. — 이전의 많은 연구에서는 기준 정보만 사용하여 파킨슨병을 특성화하는 데 중점을 두었지만, 우리의 방법은 7년간의 환자 데이터에 의존합니다. 또한 이 모델은 이전 연구와 비교하여 진행 경로에 대한 선험적 가정을 제한적으로 만듭니다."
그 결과, 연구자들은 다음과 같은 상태를 발견했습니다.환자의 반응은 다양한 요인에 따라 달라질 수 있습니다. 이러한 요인에는 일상 생활 활동의 특징, 느린 움직임의 문제, 사지의 떨림, 신체 위치의 불안정뿐 아니라 운동 능력과 직접적으로 관련되지 않은 증상(우울증, 불안, 인지 장애 및 수면 장애)이 포함됩니다. 또한 AI는 파킨슨병의 심각한 단계의 시작을 예측하는 방법을 학습했습니다.
임상 실험에서 알 수 있듯이 제안된IBM Research 모델은 상당히 고정밀 예측을 제공합니다. 미래에는 유전 정보 및 신경 영상 데이터를 포함하여 원본 데이터에 다른 요소가 추가될 것입니다. 연구의 저자가 언급했듯이 이것은 궁극적으로 질병을 더 자세히 조사하는 데 도움이 될 것입니다.
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