A unidade de pesquisa da Big Blue e da Fundação Michael J. Fox (MJFF) construiu um modelo do
O relatório desta descoberta foi publicado empáginas de The Lancet Digital Health. A IBM Research e MJFF têm colaborado desde 2018. O objetivo do projeto é adaptar tecnologias de aprendizagem de máquina para ajudar os pesquisadores clínicos a entender melhor os fundamentos da doença de Parkinson, especialmente na parte em que a doença progride de forma diferente em pessoas diferentes.
Como parte do desenvolvimento do modelo de IA, os pesquisadores usaram conjuntos de dados não identificados da Iniciativa de Marcadores de Progressão de Parkinson (PPMI).
"O conjunto de dados serviu como entrada para a abordagem de aprendizado de máquina, revelando padrões complexos de sintomas e sua progressão", diz um artigo da IBM Research." Embora muitos estudos anteriores tenham se concentrado em caracterizar a doença de Parkinson usando apenas informações basais, nosso método se baseia em sete anos de dados de pacientes.Além disso, o modelo faz suposições limitadas a priori sobre as vias de progressão em comparação com estudos anteriores."
Como resultado, os pesquisadores descobriram que a condição de um paciente pode variar dependendo doTais fatores incluem as peculiaridades das atividades na vida cotidiana, problemas com movimentos lentos, tremores.extremidades, instabilidade nas posições corporais, bem como sintomas não diretamente relacionados às habilidades motoras: depressão, ansiedade, comprometimento cognitivo e distúrbios do sono.Além disso, a IA aprendeu a prever o início da doença de Parkinson grave.
Conforme demonstrado por ensaios clínicos, a propostaO modelo IBM Research fornece previsões de alta precisão. No futuro, outros fatores serão adicionados aos dados originais, incluindo informações genéticas e dados de neuroimagem. Como observam os autores do estudo, isso acabará por ajudar a investigar a doença com ainda mais detalhes.
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