IBM навчила штучний інтелект аналізувати розвиток хвороби Паркінсона

Дослідницький підрозділ Big Blue і Фонду Майкла Дж. Фокса (MJFF) побудувало модель штучного

інтелекту, яка може згрупувати типовішаблони симптомів хвороби Паркінсона. Також вона здатна точно визначити прогресування цих симптомів у пацієнта, незалежно від того, чи приймають він ліки, щоб нівелювати їх.

Звіт про даний відкритті був опублікований насторінках видання The Lancet Digital Health. IBM Research і MJFF проводять спільну роботу з 2018 року. Метою проекту є адаптація технологій машинного навчання для допомоги клінічним дослідникам в подальшому вивченні основ хвороби Паркінсона, особливо в тій частині, де розвиток хвороби проходить по-різному у різних людей.

В рамках розробки моделі ІІ дослідникивикористовували неідентифіковані набори даних з Ініціативи по маркерами прогресування хвороби Паркінсона (Parkinson's Progression Markers Initiative, PPMI).

«Набір даних послужив вхідними даними дляпідходу до машинного навчання, дозволивши виявити складні закономірності симптомів і їх прогресування, - йдеться в дослідницькій статті IBM Research. - У той час як багато попередні дослідження були зосереджені на характеристиці хвороби Паркінсона з використанням тільки вихідної інформації, наш метод покладається на дані пацієнтів за сім років. Крім того, модель робить обмежені апріорні припущення про шляхи прогресування в порівнянні з попередніми дослідженнями ».

В результаті дослідники відкрили, що станпацієнта може варіюватися в залежності від ряду факторів. Серед таких факторів відзначаються особливості діяльності в повсякденному житті, проблеми з уповільненням рухів, тремор кінцівок, нестабільність в положеннях тіла, а також симптоми, що не мають прямого відношення до моториці: депресія, тривожність, когнітивні порушення і порушення сну. Крім того, ІІ навчився пророкувати наступ важкої стадії хвороби Паркінсона.

Як показали клінічні випробування, запропонованаIBM Research модель дає досить високоточні прогнози. У перспективі до вихідних даних додадуться і інші чинники, включаючи генетичну інформацію і дані з нейровізуалізації. Як відзначають автори дослідження, це, в кінцевому підсумку, допоможе дослідити хворобу ще докладніше.

Читати далі

Нові міні-антитіла блокують коронавірус в 1 000 разів краще попередніх

Вченим вдалося перетворювати енергію термоядерного синтезу в електрику

Дослідники вперше створили металеву воду в земних умовах