Der Forschungszweig des Big Blue und der Michael J. Fox Foundation (MJFF) haben ein KI-Modell entwickelt, das typische Symptommuster der Parkinson-Krankheit (PD) gruppieren und den Verlauf von diese Symptome bei einem Patienten, unabhängig davon, ob er Medikamente zur Maskierung dieser Symptome einnimmt oder nicht.
Die in The Lancet Digital Health veröffentlichte Entdeckung war eines der Hauptziele, die die beiden Organisationen von Anfang an verfolgt hatten. IBM Research und MJFF arbeiten seit Juli 2018 zusammen, um zu untersuchen, wie maschinelles Lernen angewendet werden könnte, um Klinikern zu helfen, die zugrunde liegende Biologie der Parkinson-Krankheit besser zu verstehen, insbesondere da sie von Individuum zu Individuum so unterschiedlich verläuft.
Im Rahmen der Entwicklung des KI-Modells verwendeten die Forscher anonymisierte Datensätze der Parkinson-Progression-Marker-Initiative (PPMI).
“Der Datensatz diente als Input für den Ansatz des maschinellen Lernens und ermöglichte die Entdeckung komplexer Symptom- und Progressionsmuster”, sagte IBM Research in dem Forschungspapier.
“Während viele frühere Studien sich auf die Charakterisierung der Parkinson-Krankheit konzentrierten Da wir nur Basisdaten verwenden, stützt sich unsere Methode auf Patientendaten von bis zu sieben Jahren. Außerdem trifft unser Modell im Vergleich zu früheren Studien nur begrenzte a priori Annahmen über die Progressionspfade.”
Als Ergebnis von IBM Research stellten die Forscher fest, dass der Zustand eines Patienten in Bezug auf verschiedene Faktoren variieren kann, einschließlich der Fähigkeit, Aktivitäten des täglichen Lebens auszuführen; Probleme mit langsamer Bewegung, Zittern und Haltungsinstabilität; und nicht-motorische Symptome wie Depression, Angst, kognitive Beeinträchtigung und Schlafstörungen. Gleichzeitig könnte das Modell vorhersagen, wann ein Patient in einen schweren Zustand der Parkinson-Krankheit übergehen würde.
„Wir haben festgestellt, dass die Ergebnisse die Hypothese verschiedener Progressionspfade stützen, wie die vielen beobachteten Krankheitsverläufe zeigen. Das KI-Modell ist jedoch immer noch in der Lage, genaue Vorhersagen zu treffen in der Lage, einen fortgeschrittenen Zustand der Parkinson-Krankheit, der mit Folgen wie Demenz und der Unfähigkeit, ohne Hilfe zu gehen, verbunden ist, erfolgreich vorherzusagen”, sagte IBM Research.
Aufgrund dieser Ergebnisse hoffen die Forscher, dass das Modell verwendet werden kann, um Kliniker bei der Beratung des Patientenmanagements zu unterstützen und diejenigen zu identifizieren, die von einer klinischen Studie profitieren könnten.
Als nächste Schritte ist geplant, das Modell weiter zu verfeinern, indem Genom- und Neuroimaging-Messungen einbezogen werden, damit es eine noch detailliertere Charakterisierung der Krankheit ermöglichen kann.
Zugehörige Abdeckung
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