Forskningsarmen til Big Blue og The Michael J. Fox Foundation (MJFF) har bygget en AI -modell som kan gruppere typiske symptommønstre for Parkinsons sykdom (PD) og nøyaktig identifisere utviklingen av disse symptomene hos en pasient, til tross for om de tar medisiner eller ikke for å maskere disse symptomene.
Oppdagelsen, publisert i The Lancet Digital Health, var et av hovedmålene de to organisasjonene hadde hatt som mål å oppnå i begynnelsen. IBM Research og MJFF har jobbet sammen siden juli 2018 for å undersøke hvordan maskinlæring kan brukes for å hjelpe klinikere med å forstå den underliggende biologien til PD ytterligere, spesielt ettersom den utvikler seg så forskjellig fra individ til individ.
Som en del av utviklingen av AI-modellen brukte forskerne avidentifiserte datasett fra Parkinson's Progression Markers Initiative (PPMI).
“Datasettet tjente som input til maskinlæringsmetoden, noe som muliggjorde oppdagelse av komplekse symptomer og progresjonsmønstre,” sa IBM Research i forskningsartikkelen.
“Mens mange tidligere studier har fokusert på å karakterisere Parkinsons sykdom vår kun baseline informasjon, vår metode er avhengig av opptil syv år med pasientdata. I tillegg gjør modellen begrensede a priori forutsetninger om progresjonsveiene, sammenlignet med tidligere studier. “
IBM Research sa som et resultat at forskerne avdekket at pasientens tilstand kan variere i flere faktorer, inkludert evnen til å utføre dagliglivets aktiviteter; problemer rundt bevegelsesmangel, skjelving og postural ustabilitet; og ikke-motoriske symptomer som depresjon, angst, kognitiv svikt og søvnforstyrrelser. Samtidig kan modellen forutsi når en pasient vil utvikle seg til en alvorlig PD -tilstand.
“Vi har funnet ut at resultatene støtter hypotesen om forskjellige progresjonsveier, som indikert av de mange sykdomsbanene vi har observert. Imidlertid er AI -modellen fortsatt i stand til å gjøre nøyaktige spådommer. Etter å ha lært modellen ved hjelp av ett datasett, var det i stand til å forutsi en avansert tilstand av Parkinsons sykdom forbundet med utfall som demens og manglende evne til å gå uten hjelp, sier IBM Research.
Fra dette funnet er forskerne håpefulle at modellen kan brukes til å hjelpe klinikere med å gi råd til pasientbehandling, samt identifisere de som kan ha nytte av en klinisk studie.
Som neste trinn er planen å videreutvikle modellen ved å inkorporere genomiske og nevrobildende målinger, slik at den kan gi enda mer detaljert karakterisering av sykdommen.
Relatert dekning
Forskning finner at talehjelp kan forbedre talen for Parkinsons pasienter IBM er et skritt nærmere å utvikle en nøyaktig AI -prediksjonsmodell for Alzheimers WHO advarer mot å bruke AI -modeller ved å bruke data fra rike land til alle andre
Relaterte emner:
IBM CXO Digital Transformation Tech Industry Smart Cities Cloud 