Model AI Mendeteksi Penyakit Parkinson dari Pola Pernapasan

Tim peneliti di MIT telah mengembangkan model kecerdasan buatan (AI) yang dapat mendeteksi penyakit Parkinson dari pola pernapasan seseorang.

Jaringan saraf ini dapat menilai pola pernapasan nokturnal, atau pola pernapasan saat tidur, untuk menentukan apakah seseorang memiliki penyakit Parkinson. Model ini dilatih oleh mahasiswa PhD MIT Yuzhe Yang dan postdoc Yuan Tuan, dan dapat menentukan tingkat keparahan penyakit Parkinson seseorang serta melacak perkembangannya dari waktu ke waktu.

Yang adalah penulis utama dari makalah penelitian baru, yang diterbitkan di Nature Medicine.

Tim peneliti ini termasuk Dina Katabi, Profesor Thuan dan Nicole Pham di Departemen Teknik Elektro dan Ilmu Komputer (EECS), dan penyelidik utama di MIT Jameel Clinic.

Katabi, yang merupakan penulis senior, juga merupakan afiliasi dari Laboratorium Ilmu Komputer dan Kecerdasan Buatan MIT dan direktur Pusat Jaringan Nirkabel dan Komputasi Seluler.

Para peneliti telah secara konsisten menyelidiki potensi deteksi penyakit Parkinson dengan cairan serebrospinal dan neuroimaging, tetapi metode ini invasif dan mahal. Mereka juga memerlukan akses ke pusat medis khusus.

Penilaian AI Setiap Malam

Tim peneliti ini berusaha untuk mengatasi tantangan ini dan menunjukkan bahwa penilaian AI penyakit Parkinson dapat dilakukan setiap malam di rumah. Seseorang bahkan dapat tidur tanpa menyentuh tubuhnya.

Para peneliti mengembangkan perangkat yang terlihat seperti router Wi-Fi rumah, dan perangkat ini memancarkan sinyal radio, menganalisis refleksi sinyal tersebut dari lingkungan sekitar, dan mengekstrak pola pernapasan subjek tanpa kontak fisik. Sinyal pernapasan ini kemudian diberikan ke jaringan saraf untuk menilai penyakit Parkinson, dengan nol upaya dari pasien dan perawat.

“Hubungan antara penyakit Parkinson dan pernapasan telah dicatat sejak tahun 1817, dalam karya Dr. James Parkinson. Ini memotivasi kami untuk mempertimbangkan potensi deteksi penyakit dari pola pernapasan tanpa melihat gerakan,” kata Katabi. “Beberapa studi medis telah menunjukkan bahwa gejala pernapasan muncul tahun-tahun sebelum gejala motorik, yang berarti bahwa atribut pernapasan dapat menjadi janji untuk penilaian risiko sebelum diagnosis penyakit Parkinson.”

Menurut Katabi, penelitian ini memiliki implikasi penting untuk pengembangan obat dan perawatan klinis.

“Dalam hal pengembangan obat, hasil ini dapat memungkinkan uji klinis dengan durasi yang jauh lebih singkat dan jumlah peserta yang lebih sedikit, sehingga mempercepat pengembangan terapi baru. Dalam hal perawatan klinis, pendekatan ini dapat membantu dalam penilaian pasien penyakit Parkinson di komunitas yang kurang terlayani, termasuk mereka yang tinggal di daerah pedesaan dan mereka yang memiliki kesulitan meninggalkan rumah karena mobilitas terbatas atau gangguan kognitif,” katanya.

Ray Dorsey adalah profesor neurologi di Universitas Rochester dan co-penulis makalah ini. Ia adalah spesialis penyakit Parkinson dan mengatakan bahwa penelitian ini kemungkinan salah satu studi tidur terbesar yang pernah dilakukan pada penyakit Parkinson.

“Kami belum memiliki terobosan terapi ini abad, yang menunjukkan bahwa pendekatan kami saat ini untuk menilai pengobatan baru tidak optimal,” kata Dorsey. “Kami memiliki informasi yang sangat terbatas tentang manifestasi penyakit di lingkungan alami dan [perangkat Katabi] memungkinkan Anda untuk mendapatkan penilaian objektif, dunia nyata tentang bagaimana orang melakukan di rumah. Analogi yang saya sukai [dari penilaian penyakit Parkinson saat ini] adalah lampu jalan di malam hari, dan apa yang kita lihat dari lampu jalan adalah segmen kecil … [perangkat Katabi yang sepenuhnya tanpa kontak] membantu kita menerangi kegelapan.”