Датчики перевірені, щоб допомогти судити про ефективність лікування хвороби Паркінсона

Нове дослідження Оксфордського університету демонструє багатообіцяючі результати, коли йдеться про ефективність нових медикаментозних методів лікування хвороби Паркінсона.

Процес включає використання шести датчиків, розміщених на пацієнті, які контролюють нормальну щоденну активність.

Датчики використовують комбінацію акселерометрів, гіроскопів і магнітометрів для вимірювання ходи та рівноваги об’єкта.

Ці пристрої не є ліками від хвороби Паркінсона, але набагато краще оцінюють перебіг хвороби та лікування.

Після збору даних вчені використовують алгоритми машинного навчання для оцінки даних пацієнтів.

Хвороба Паркінсона – це прогресуюче захворювання мозку, яке викликає ненавмисні або неконтрольовані рухи.

Він впливає на нервову систему та частини тіла, які контролюються нервами.

Лікарі, які працюють над новими методами лікування, оцінюють їх ефективність шляхом спостереження, яке часто пропускає мікрорухи та невеликі проблеми з рівновагою.

Однак алгоритм машинного навчання в поєднанні з датчиками виявляється набагато ефективнішим у виявленні та класифікації проблем.

При застосуванні до недіагностованих літніх пацієнтів інструменти та датчики ML можуть точно прогнозувати пацієнтів із ризиком розвитку хвороби Паркінсона, виявляючи хворобу на ранніх стадіях її прогресування.

Провідний дослідник з Оксфорда, нейробіолог Крісталіна Антоніадес, сказала, що цей процес багатообіцяючий у діагностиці та лікуванні «великої кількості захворювань, які об’єднують біоінженерію, клінічну науку та науку про рух».

Носимі технології досягли великих успіхів за останні 10 років, і FDA схвалила цілий ряд рішень для вимірювання всього: від артеріального тиску та частоти дихання до температури шкіри та рівня глюкози.

Застосування машинного навчання та штучного інтелекту на додаток до даних, зібраних із цих пристроїв, обіцяє стати величезним кроком у медичній діагностиці.