IBM trainde kunstmatige intelligentie om de ontwikkeling van de ziekte van Parkinson te analyseren

De onderzoeksafdeling van Big Blue en de Michael J. Fox Foundation (MJFF) hebben een kunstmatig model gebouwd

intelligentie, die typisch kan zijnSymptoompatronen van de ziekte van Parkinson. Het kan ook nauwkeurig de progressie van deze symptomen bij een patiënt bepalen, ongeacht of hij of zij medicijnen gebruikt om deze onder controle te houden.

Het rapport over deze ontdekking is gepubliceerd op:pagina's van The Lancet Digital Health. IBM Research en MJFF werken sinds 2018 samen. Het doel van het project is om machine learning-technologieën aan te passen om klinische onderzoekers te helpen de basis van de ziekte van Parkinson beter te begrijpen, vooral in het deel waar de ziekte bij verschillende mensen anders verloopt.

Als onderdeel van de ontwikkeling van het AI-model hebben onderzoekersgebruikte geanonimiseerde datasets van het Parkinson's Progression Markers Initiative (PPMI).

“De dataset diende als input voorbenadering van machine learning, die de ontdekking van complexe symptomenpatronen en hun progressie mogelijk maakt, zegt een onderzoekspaper van IBM Research. —Terwijl veel eerdere onderzoeken zich hebben gericht op het karakteriseren van de ziekte van Parkinson met alleen basisinformatie, is onze methode gebaseerd op zeven jaar aan patiëntgegevens. Bovendien maakt het model beperkte a priori aannames over progressietrajecten in vergelijking met eerdere onderzoeken.”

Als gevolg hiervan ontdekten onderzoekers dat de aandoeningDe reactie van de patiënt kan variëren, afhankelijk van een aantal factoren. Dergelijke factoren omvatten kenmerken van activiteiten in het dagelijks leven, problemen met langzame bewegingen, trillingen van de ledematen, instabiliteit in lichaamshoudingen, evenals symptomen die niet direct verband houden met motorische vaardigheden: depressie, angst, cognitieve stoornissen en slaapstoornissen. Bovendien heeft AI geleerd het begin van een ernstig stadium van de ziekte van Parkinson te voorspellen.

Zoals blijkt uit klinische onderzoeken, is de voorgesteldeHet IBM Research-model biedt redelijk nauwkeurige voorspellingen. In de toekomst zullen andere factoren aan de oorspronkelijke gegevens worden toegevoegd, waaronder genetische informatie en gegevens van neuroimaging. Zoals de auteurs van de studie opmerken, zal dit uiteindelijk helpen om de ziekte nog gedetailleerder te onderzoeken.

Lees verder

Nieuwe mini-antilichamen blokkeren coronavirus 1000 keer beter dan vorige previous

Wetenschappers zijn erin geslaagd de energie van thermonucleaire fusie om te zetten in elektriciteit

Onderzoekers creëerden voor het eerst metallisch water in terrestrische omstandigheden