Naukowcy z IBM i Fundacji Michaela J. Foxa opracowali model, który może przewidywać ewolucję choroby Parkinsona u ludzi. To znaczy, kiedy iw jakiej formie pojawią się objawy wraz z postępem choroby.
Informacje te byłyby niezbędne, aby zapewnić pacjentom leczenie, które pomaga kontrolować objawy w miarę postępu choroby.
Nie po raz pierwszy dostrzegamy potencjał sztucznej inteligencji w pomocy pacjentom z chorobą Parkinsona, ale każda z inicjatyw ma inną perspektywę, co przyczynia się do wielkich postępów w poprawie jakości życia pacjentów.
Na przykład widzieliśmy, jak grupa inżynierów z Imperial College wykorzystuje sztuczną inteligencję i urządzenia do noszenia do monitorowania i leczenia objawów choroby Parkinsona. I teraz Sztuczna inteligencja IBM proponuje ten sam cel, ale przewidywanie objawów, przewidywanie rozwoju choroby.
Naszym celem jest wykorzystanie sztucznej inteligencji do pomocy w zarządzaniu pacjentami i projektowaniu badań klinicznych. Cele te są ważne, ponieważ pomimo występowania choroby Parkinsona pacjenci doświadczają wyjątkowej różnorodności objawów ruchowych i niemotorycznych.
Fundacja Michaela J. Foxa była partnerem w tych wysiłkach, co umożliwiło czerpanie z anonimowego zbioru danych zawierającego informacje od ponad 1400 osób.
Zestaw danych służył jako dane wejściowe do podejścia do uczenia maszynowego, które umożliwiło odkrycie wzorców progresji i złożonych objawów. Podczas gdy wiele wcześniejszych badań koncentrowało się na scharakteryzowaniu choroby Parkinsona przy użyciu wyłącznie informacji podstawowych, nasza metoda opiera się na danych pacjentów z maksymalnie siedmiu lat.
W rezultacie opracowali sztuczną inteligencję, która grupuje objawy choroby i ustala wzorce przewidywania progresji choroby, biorąc pod uwagę, że nie postępuje ona w ten sam sposób u wszystkich pacjentów.
