IBM обучила искусственный интеллект анализировать развитие болезни Паркинсона

[душман]

Подразделение IBM Research при содействии Фонда Майкла Джей Фокса совершило открытие, которое поможет клиническим исследователям глубже понять природу болезни Паркинсона. Специалисты профильного исследовательского подразделения IBM разработали платформу на основе искусственного интеллекта, способную группировать типичные симптомы болезни Паркинсона и с высокой точностью диагностировать их развитие у пациентов, даже если они принимают лекарства, компенсирующие проявления таких симптомов.

Отчёт о данном открытии был опубликован на страницах издания The Lancet Digital Health. IBM Research и MJFF проводят совместную работу с 2018 года. Целью проекта является адаптация технологий машинного обучения для помощи клиническим исследователям в дальнейшем изучении основ болезни Паркинсона, особенно в той части, где развитие болезни проходит по-разному у разных людей.

В качестве исходных данных была использована информация, которая собиралась у пациентов в течение семи лет. Искусственный интеллект позволил обнаружить некоторые неизвестные до настоящего момента закономерности, а на основе этих данных система смогла построить отдельные прогнозы по дальнейшему развитию болезней, опираясь на статистику и прежние исследования.

В результате исследователи открыли, что состояние пациента может варьироваться в зависимости от ряда факторов. Среди таких факторов отмечаются особенности деятельности в повседневной жизни, проблемы с замедлением движений, тремор конечностей, нестабильность в положениях тела, а также симптомы, не имеющие прямого отношения к моторике: депрессия, тревожность, когнитивные нарушения и нарушения сна. 

Кроме того, ИИ научился предсказывать наступление тяжёлой стадии болезни Паркинсона. Как показали клинические испытания, предложенная IBM Research модель даёт достаточно высокоточные прогнозы. В перспективе к исходным данным добавятся и другие факторы, включая генетическую информацию и данные с нейровизуализаций, что, в конечном итоге, позволит исследовать болезнь ещё подробнее.