AI detectează Parkinson-ul în stadiu incipient

De ce e greu să se detecteze devreme?

Diagnosticul bolii de Parkinson se bazează astăzi pe observarea simptomelor motorii și pe proceduri invazive, cum ar fi puncția lombară. Problema e că boala poate fi prezentă în corp ani de zile înainte ca simptomele fizice să devină vizibile. Mulți pacienți ajung la specialist abia când starea lor e deja avansată. O echipă de cercetători de la Rensselaer Polytechnic Institute (RPI) a creat un sistem de inteligență artificială numit Quest2 Dx, conceput să identificăm semnele incipiente mai repede. Scopul e ca medicii să trimită pacienții la teste specializate mult înainte ca simptomele motorii să se manifeste vizibil. Detalii despre această inovație au fost publicate în revista Nature Aging. Articolul descrie cum noua tehnologie analizează chestionare lungi de sănătate cu o precizie superioară altor modele existente.

Știri de ultimă oră

CP- Pot țigările electronice să ajute la renunțarea la fumat fără consiliere? Ce arată un nou studiuAspirina și cancerul: studiu cu sute de pacienți cu metastaze hepatice„Diabetes Awareness Day”, Diabetul zaharat și medicina viitorului la UMFST Târgu MureșFederația „Solidaritatea Sanitară”, întâlnire cu ministrul Sănătății: negocieri privind salariile, sporurile

Observarea vizuală face parte din procesul de diagnosticare încă din 1817, când medicul britanic James Parkinson a publicat un eseu de bază despre afecțiunea care poartă numele lui. El urmărea în principal cum oamenii mergeau printr-un parc din Londra. Deși tehnologia medicală a făcut progrese uriașe, aspectul vizual al evaluării nu s-a schimbat semnificativ de atunci. Echipa condusă de Pingkun Yan, Ph. D. și șef al ingineriei biomedicale la RPI, a vrut să schimbe acest lucru. Au construit un model capabil să facă screening pentru cazuri potențiale mult mai devreme. Colaboratorii lui Yan, inclusiv Juergen Hahn, Ph. D. și director al Centrului pentru Biotehnologie și Studii Interdisciplinare, și Diego Machado Reyes, fost student doctorand la RPI, nu încearcă să facă un diagnostic definitiv.

Scopul lor e screening-ul: identificarea pacienților care ar putea avea nevoie de teste suplimentare cu ani înainte ca simptomele fizice să devină vizibile.

Cum funcționează sistemul?

Printre semnele care indică stadiul incipient al bolii de Parkinson se numără pierderea mirosului, tulburările de somn, dificultățile de scris și schimbările de dispoziție. Autorii studiului notează că atât pacienții, cât și îngrijitorii lor tind să atribuie aceste stări unor probleme minore. Acest lucru întârzie trimiterea la neurolog cu ani. Detectarea și tratarea devreme ar fi mult mai fezabilă dacă inteligența artificială ar putea analiza chestionarele de sănătate pentru a găsi indicii ale bolii. Acest lucru e confirmat de autori, inclusiv Li Shen, Ph. D. și profesor de bioinformatică la Universitatea din Pennsylvania.

Chestionarele folosite în cabinetele de primă linie sunt adesea foarte detaliate și complexe. Acest lucru poate duce la trecerea cu vederea a semnelor subtile legate de Parkinson și alte afecțiuni. Datele folosite pentru antrenarea modelului Quest2 Dx provin din baza de date a Inițiativei de Medicină de Precizie pentru Boala de Parkinson (PPMI). Aceasta e un efort public-privat susținut de Fundația Michael J. Fox pentru Cercetarea Parkinson și alți parteneri. Studiul Fox Insight a oferit un al doilea set de date, pe care echipa l-a folosit pentru a valida modelul. Chestionarul PPMI studiat de echipa RPI conține 187 întrebări. Chestionarul Fox Insight are peste 300 de elemente. Ambele chestionare necesită timp semnificativ pentru a fi completate. Pacienții sar adesea peste răspunsuri.

De ce chestionarele sunt problemă pentru AI?

Cercetătorii au explicat că chestionarele de sănătate nu sunt prietenoase pentru analiza prin AI. Algoritmii clasici de învățare a mașinilor încearcă să completeze golurile din răspunsurile lipsă printr-un proces numit imputare. Acest lucru poate genera erori care fac mai grea identificarea modelelor ascunse de către AI, susține Yan. El se specializează în aplicarea AI și a învățării mașinilor în informatică medicală și intervenții clinice ghidate prin imagini. Modelele convenționale pot eșua și când întrebările sunt reformulate sau rearanjate, deoarece învață poziția fiecărei întrebări, nu înțelegând sensul ei.

Ce rezultate a obținut echipa?

Cadrul de învățare profundă Quest2 Dx a fost conceput să distingă între persoane cu simptome de Parkinson și un grup de control sănătos. A fost, de asemenea, construit pentru a aborda trei „provocări tehnice cheie”, cum au scris cercetătorii. Sistemul poate funcționa în jurul răspunsurilor lipsă. Poate gestiona mai multe chestionare cu formulări diferite, chiar dacă a fost antrenat pe unul singur. Poate, de asemenea, calcula perechile cele mai relevante de întrebare-răspuns pentru fiecare pacient individual. „Am folosit modelul de limbaj mare pentru a înțelege sensul și contextul fiecărei întrebări și răspuns”, a explicat Yan. „Am folosit modelul de AI pentru a citi acele întrebări, a citi răspunsurile și apoi a clasifica dacă pacientul ar putea avea boala de Parkinson”, a adăugat el.

Rezultatele prezentate în articol arată că Quest2 Dx depășește modelele anterioare. Acest lucru include o abordare cu model de limbaj mare pre-antrenat Llama 2. Întrebările pe care Quest2 Dx le-a clasificat ca cele mai informative au inclus dificultăți cu sarcini de rutină. Acestea includ ridicarea din pat sau mâncatul. Incluziune și factori de risc pentru Parkinson, cum ar fi expunerea la solvenți industriali și degresori. Alți indicii potențiali includ tulburarea comportamentului în somnul REM, anxietatea și senzațiile crescute de tensiune sau stres. Aceste st