Кoллeктив рoссийскиx учёныx рaзрaбoтaл и сoздaл нa oснoвe искусствeннoгo интeллeктa цифрoвую систeму рaннeй диaгнoстики бoлeзни Пaркинсoнa. Oнa aнaлизируeт видeo, нa кoтoрыx пaциeнты выпoлняют прoстeйшиe зaдaния, и пoмoгaeт мeдикaм oпрeдeлить нaличиe зaбoлeвaния, eгo стaдию, а тоже назначить лечение и восстановительные процедуры.
Учёные Сколтеха и Федерального медицинского биофизического центра имени А.И. Бурназяна разработали цифровую систему ранней диагностики болезни Паркинсона. Об этом сообщается в журнале IEEE Sensors Journal.
Метода основана на видеоанализе движений человека методами искусственного интеллекта (машинного обучения) и может играть в роли вспомогательного «второго мнения» чтобы лечащего врача и пациента, благопоспешать определять стадию заболевания и вносить поправки лечение.
Как отмечают исследователи, в мире растёт четырнадцат пожилых людей, страдающих болезнью Паркинсона. Подле этом одной с проблем для медиков является многообразность диагностики этого нейродегенеративного заболевания сверху ранних стадиях. Вторая рак головы — схожесть симптомов с другими двигательными нарушениями, такими что эссенциальный тремор.
Единого биологического маркера болезни Паркинсона отнюдь не существует, и врачам случается определять её присутствие на основе внешних наблюдений. Потому-то в помощь медикам была разработана метода анализа движений пациента методами машинного обучения.
В исследовании приняли соучастие 83 пациента медицинского центра, не хуже кого имеющих, так и далеко не имеющих нейродегенеративные заболевания (немощь Паркинсона, эссенциальный дрожание, а также условно здоровые). Они выполняли простые задачи — странность из 15 упражнений (спуститься, лечь, встать, выебать воды и т. п.), которые фиксировались с через видеозаписи. Затем были проведены классифицирование и компьютерный анализ полученных данных.
«Примеры разрабатывались под руководством врачей-неврологов и с использованием различных источников, в том числе шкалы оценки болезни Паркинсона и результаты предыдущих исследований в этой области. В (видах каждого возможного симптома болезни Паркинсона ты да я разработали специальное тренинг», — поясняет первостепенный автор статьи адъюнкт Сколтеха Екатерина Коваленко.
Поверстно сравнивались движения людей, маловыгодный имеющих нейродегенеративных отклонений, с аналогичными движениями пациентов с подозрением получи болезнь Паркинсона в ранней стадии. Там такой сравнительный учитывание был проведён к пациентов с подтверждёнными диагнозами — ни дать ни взять с болезнью Паркинсона, беспричинно и с эссенциальным тремором.
Результаты сего небольшого пилотного исследования показали, что же разработанная система позволяет с высокой эффективностью находить потенциальные признаки болезни Паркинсона и отделить овец от козлищ её от эссенциального тремора.
Соответственно словам учёных, их работа не в состоянии заступить лечащего врача, как ни позволяет ему дрюкать более объективную картину пользу кого диагностики, выявлять мелкие нюансы и характерные особенности различных стадий заболевания, которые малограмотный видны невооруженным глазом. Опричь того, неинвазивная проверка по видеозаписи комфортна во (избежание пациентов, уверены исследователи.
«Методы машинного обучения и компьютерного зрения, которые наша сестра использовали в этой работе, сделано достаточно хорошо проявили себя в целом ряде медицинских приложений. Им дозволено смело доверять. Пусть будет так и диагностические упражнения чтобы пациентов с болезнью Паркинсона прорабатывались неврологами еще достаточно давно», — заявил соавтор статьи учитель Сколтеха Дмитрий Дылов.
Соединенный труд этой команды докторов, математиков и инженеров перестань продолжен. Новые исследования помогут выправить систему диагностики, позволят персонифицированно подобный к подбору терапии, смотреть решения о необходимости нейрохирургического лечения, полагают разработчики.
