Modelul de inteligență artificială detectează boala Parkinson prin modelele de respirație

O echipă de cercetători de la MIT a dezvoltat un model de inteligență artificială (IA) care poate detecta boala Parkinson prin analiza modelelor de respirație ale unei persoane.

Rețeaua neurală poate evalua modelele de respirație nocturnă, sau modelele de respirație în timpul somnului, pentru a determina dacă o persoană are boala Parkinson. A fost antrenat de studentul doctorand Yuzhe Yang și de postdoctorandul Yuan Tuan, și poate determina gravitatea bolii Parkinson la o persoană, urmărind progresia bolii în timp.

Yang este autorul principal al noului articol de cercetare, care a fost publicat în Nature Medicine.

Echipa de cercetare a inclus-o pe Dina Katabi, profesorul Thuan și Nicole Pham din Departamentul de Inginerie Electrică și Știință Computerizată (EECS), și investigatorul principal la Clinica Jameel de la MIT.

Katabi, care este autorul principal, este și afiliat al Laboratorului de Știință și Inteligență Artificială de la MIT și director al Centrului de Rețele Fără Fir și Calcul Mobilitate.

Cercetătorii au investigat în mod constant potențialul de a detecta boala Parkinson prin lichidul cefalorahidian și neuroimagistică, dar aceste metode sunt invazive și costisitoare. Ele necesită, de asemenea, acces la centre medicale specializate.

Evaluarea IA în fiecare noapte

Echipa de cercetători a încercat să depășească aceste provocări și a demonstrat că evaluarea IA a bolii Parkinson poate fi efectuată în fiecare noapte, acasă. Persoana poate fi chiar și adormită, fără a atinge corpul.

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

“O relație între boala Parkinson și respirație a fost observată încă din 1817, în lucrarea dr. James Parkinson. Acest lucru ne-a motivat să considerăm potențialul de a detecta boala din modelele de respirație, fără a analiza mișcările”, 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 bolii Parkinson”.

Conform lui Katabi, studiul are implicații importante pentru dezvoltarea de medicamente și îngrijirea clinică.

“În ceea ce privește dezvoltarea de medicamente, rezultatele pot permite teste clinice cu o durată semnificativ mai scurtă și cu mai puțini participanți, accelerând în final dezvoltarea de noi terapii. În ceea ce privește îngrijirea clinică, abordarea poate ajuta la evaluarea pacienților cu boala Parkinson în comunitățile slab deservite, inclusiv cei care trăiesc în zone rurale și cei care au dificultăți în a părăsi casa din cauza mobilității limitate sau a deteriorării cognitive”, spune ea.

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

“Nu am avut niciun progres terapeutic în acest secol, ceea ce sugerează că abordările noastre actuale de evaluare a tratamentelor noi sunt suboptimale”, spune Dorsey. “Avem foarte puține informații despre manifestările bolii în mediul lor natural și dispozitivul lui Katabi ne permite să obținem evaluări obiective și reale ale modului în care oamenii se descurcă acasă. Analogia pe care o fac [în ceea ce privește evaluările actuale ale bolii Parkinson] este un felinar pe stradă, noaptea, și ceea ce vedem de la felinar este un segment foarte mic … Senzorul lui Katabi, complet fără contact, ne ajută să iluminăm întunericul”.