„Big Blue“ ir Michaelo J. Foxo fondo (MJFF) tyrimų padalinys sukūrė dirbtinio modelio modelį
Pranešimas apie šį atradimą buvo paskelbtas„The Lancet Digital Health“ puslapiuose. „IBM Research“ ir „MJFF“ bendradarbiauja nuo 2018 m. Projekto tikslas - pritaikyti mašininio mokymosi technologijas, kad klinikiniai tyrėjai galėtų geriau suprasti Parkinsono ligos pagrindus, ypač toje dalyje, kur liga žmonėms progresuoja skirtingai.
Kurdami AI modelį, mokslininkainaudojo identifikuotus duomenų rinkinius iš Parkinsono progresavimo žymenų iniciatyvos (PPMI).
„Duomenų rinkinys buvo įvestispožiūris į mašininį mokymąsi, leidžiantis atrasti sudėtingus simptomų modelius ir jų progresavimą, teigiama IBM tyrimų moksliniame darbe. - Kadangi daugelis ankstesnių tyrimų buvo skirti Parkinsono ligos apibūdinimui naudojant tik pradinę informaciją, mūsų metodas remiasi septynerių metų pacientų duomenimis. Be to, modelis daro ribotas a priori prielaidas apie progresavimo būdus, palyginti su ankstesniais tyrimais.
Dėl to tyrėjai išsiaiškino, kad būklėpaciento reakcija gali skirtis priklausomai nuo daugelio veiksnių. Tokie veiksniai apima kasdieninės veiklos ypatybes, lėtus judesius, galūnių drebėjimą, kūno padėčių nestabilumą, taip pat su motoriniais įgūdžiais tiesiogiai nesusijusius simptomus: depresiją, nerimą, pažinimo ir miego sutrikimus. Be to, AI išmoko numatyti sunkios Parkinsono ligos stadijos pradžią.
Kaip parodė klinikiniai tyrimai, siūlomas„IBM Research“ modelis pateikia gana didelio tikslumo prognozes. Ateityje prie pirminių duomenų bus pridėta kitų veiksnių, įskaitant genetinę informaciją ir neurovizualizavimo duomenis. Kaip pastebi tyrimo autoriai, tai galiausiai padės dar išsamiau ištirti ligą.
Skaityti daugiau
Nauji mini antikūnai koronavirusą blokuoja 1000 kartų geriau nei ankstesni
Mokslininkams pavyko termobranduolinio sintezės energiją paversti elektra
Mokslininkai pirmą kartą sukūrė metalinį vandenį sausumos sąlygomis