Modelul AI detectează boala Parkinson din tiparele de respirație

O echipă de cercetători de la MIT a dezvoltat un model de inteligență artificială (AI) care poate detecta boala Parkinson citind tiparele de respirație ale unei persoane. 

Rețeaua neuronală este capabilă să evalueze respirația nocturnă a unei persoane sau modelele de respirație în somn, pentru a determina dacă are sau nu Parkinson. A fost instruit de studentul doctorat MIT Yuzhe Yang și postdoctoratul Yuan Tuan și poate determina severitatea bolii Parkinson a cuiva, urmărind progresia acesteia în timp. 

Yang este primul autor al noii lucrări de cercetare, care a fost publicată în Nature Medicine. 

Întreaga echipă a inclus Dina Katabi, profesor Thuan și Nicole Pham la Departamentul de Inginerie Electrică și Știința Calculatoarelor (EECS) și investigator principal la Clinica MIT Jameel. 

Katabi, care este autor principal, este, de asemenea, un afiliat al MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory și director al Centrului pentru Rețele Wireless și Mobile Computing. 

Cercetătorii au investigat în mod constant potențialul de detectare a bolii Parkinson cu lichidul cefalorahidian și neuroimagistică, dar aceste metode sunt invazive și costisitoare. De asemenea, au nevoie de acces la centre medicale specializate. 

Evaluare AI în fiecare noapte

Echipa de cercetători și-a propus să depășească aceste provocări și a demonstrat că evaluarea AI a bolii Parkinson poate fi efectuată în fiecare seară acasă. Persoana poate chiar să doarmă fără să-și atingă corpul. 

Cercetătorii au dezvoltat un dispozitiv care arată ca un router Wi-Fi de acasă și care emite semnale radio, analizează reflexiile acestora din mediul înconjurător și extrage tiparele de respirație ale subiectului fără niciun contact corporal. Semnalul de respirație este transmis rețelei neuronale pentru a evalua boala Parkinson, cu zero efort din partea pacientului și a îngrijitorului. 

„O relație între Parkinson și respirație a fost observată încă din 1817, în lucrarea Dr. James Parkinson. Acest lucru ne-a motivat să luăm în considerare potențialul de a detecta boala din respirația cuiva fără să ne uităm la mișcări”, spune Katabi. „Unele studii medicale au arătat că simptomele respiratorii se manifestă cu ani înainte de simptomele motorii, ceea ce înseamnă că atributele respiratorii ar putea fi promițătoare pentru evaluarea riscului înainte de diagnosticarea Parkinson.”

Potrivit lui Katabi, studiul are implicații importante pentru dezvoltarea medicamentelor și îngrijirea clinică. 

„În ceea ce privește dezvoltarea medicamentelor, rezultatele pot permite studii clinice cu o durată semnificativ mai scurtă și mai puțini participanți, accelerând în cele din urmă dezvoltarea de noi terapii. În ceea ce privește îngrijirea clinică, abordarea poate ajuta la evaluarea pacienților cu Parkinson din comunitățile defavorizate în mod tradițional, inclusiv cei care locuiesc în zonele rurale și cei cu dificultăți în a pleca de acasă din cauza mobilității limitate sau a deficiențelor cognitive”, spune ea.

Ray Dorsey este profesor de neurologie la Universitatea din Rochester și coautor al lucrării. El este specialist în Parkinson și spune că studiul este probabil unul dintre cele mai mari studii de somn efectuate vreodată pe Parkinson. 

„Nu am avut progrese terapeutice în acest secol, ceea ce sugerează că abordările noastre actuale de evaluare a noilor tratamente sunt suboptime”, spune Dorsey. „Avem informații foarte limitate despre manifestările bolii în mediul lor natural, iar dispozitivul [Katabi] vă permite să obțineți evaluări obiective, în lumea reală, a modului în care oamenii se descurcă acasă. Analogia pe care îmi place să o fac [din evaluările actuale ale lui Parkinson] este o lampă stradală noaptea, iar ceea ce vedem de la lampă stradală este un segment foarte mic... Senzorul [Katabi] complet fără contact ne ajută să luminăm întunericul.”