IBM навчила штучний інтелект аналізувати розвиток хвороби Паркінсона

Дослідницький підрозділ Big Blue та Фонду Майкла Дж. Фокса (MJFF) побудував модель штучного

інтелекту, яка може згрупувати типовішаблони симптомів хвороби Паркінсона. Також вона здатна точно визначити прогрес 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.

У рамках розробки моделі ІІ дослідникивикористовували неідентифіковані набори даних з Ініціативи щодо маркерів прогресування хвороби Паркінсона (Parkinson’s Progression Markers Initiative, PPMI).

«Набір даних послужив вхідними даними дляпідходи до машинного навчання, дозволивши виявити складні закономірності симптомів та їх прогресування, - йдеться у дослідницькій статті IBM Research. — В той час як багато попередніх досліджень було зосереджено 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 щодо шляхів прогресування порівняно з попередніми дослідженнями».

В результаті дослідники відкрили, що станпацієнта може змінюватись в залежності від ряду факторів. Серед таких факторів відзначаються особливості діяльності у повсякденному житті, проблеми із уповільненням рухів, тремор кінцівок, нестабільність у положеннях тіла, а також симптоми, що не мають прямого відношення до моторики: депресія, тривожність, когнітивні порушення та порушення сну. Крім того, ІІ навчився передбачати настання 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