Модель ИИ обнаруживает болезнь Паркинсона по закономерностям дыхания

Команда исследователей из MIT разработала модель искусственного интеллекта (ИИ), которая может обнаружить болезнь Паркинсона, анализируя закономерности дыхания человека.

Нейронная сеть может оценить ночное дыхание, или закономерности дыхания во время сна, чтобы определить, страдает ли человек болезнью Паркинсона. Ее обучили аспирант MIT Yuzhe Yang и постдок Yuan Tuan, и она может определить тяжесть болезни Паркинсона и отслеживать ее прогрессию во времени.

Yang является первым автором новой исследовательской статьи, опубликованной в Nature Medicine.

Вся команда включала Dina Katabi, профессора Туана и Николь Фам в отделении электротехники и компьютерных наук (EECS), и основного исследователя в MIT Jameel Clinic.

Katabi, которая является старшим автором, также является аффилированным сотрудником лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта MIT и директором Центра беспроводных сетей и мобильных вычислений.

Исследователи последовательно изучали потенциал обнаружения болезни Паркинсона с помощью спинномозговой жидкости и нейровизуализации, но эти методы являются инвазивными и дорогими. Они также требуют доступа к специализированным медицинским центрам.

Оценка ИИ каждую ночь

Команда исследователей поставила цель преодолеть эти проблемы и продемонстрировала, что оценка ИИ болезни Паркинсона может проводиться каждую ночь дома. Человек может даже спать, не прикасаясь к своему телу.

Исследователи разработали устройство, похожее на домашний маршрутизатор Wi-Fi, которое излучает радиосигналы, анализирует их отражения от окружающей среды и извлекает закономерности дыхания человека без какого-либо физического контакта. Сигнал дыхания подается в нейронную сеть для оценки болезни Паркинсона, без каких-либо усилий со стороны пациента и опекуна.

“Связь между болезнью Паркинсона и дыханием была отмечена еще в 1817 году, в работе доктора Джеймса Паркинсона. Это мотивировало нас рассмотреть потенциал обнаружения болезни из закономерностей дыхания без рассмотрения движений”, – говорит Katabi. “Некоторые медицинские исследования показали, что респираторные симптомы проявляются годы до моторных симптомов, что означает, что атрибуты дыхания могут быть перспективными для оценки риска до диагностики болезни Паркинсона”.

По словам Katabi, исследование имеет важные последствия для разработки лекарств и клинической помощи.

“В плане разработки лекарств результаты могут позволить провести клинические испытания с значительно более короткой продолжительностью и меньшим количеством участников, что в конечном итоге ускорит разработку новых методов лечения. В плане клинической помощи этот подход может помочь в оценке пациентов с болезнью Паркинсона в традиционно недооцененных сообществах, включая тех, кто живет в сельских районах и тех, кто имеет трудности с выходом из дома из-за ограниченной подвижности или когнитивных нарушений”, – говорит она.

Ray Dorsey является профессором неврологии в Университете Рочестера и соавтором статьи. Он является специалистом по болезни Паркинсона и говорит, что исследование, вероятно, является одним из крупнейших исследований сна, когда-либо проводившихся на болезнь Паркинсона.

“У нас не было терапевтических прорывов в этом веке, что предполагает, что наш текущий подход к оценке новых методов лечения является субоптимальным”, – говорит Dorsey. “У нас очень ограниченная информация о проявлениях болезни в их естественной среде, и устройство [Katabi] позволяет получить объективные, реальные оценки того, как люди себя чувствуют дома. Аналогия, которую я люблю проводить [с текущими оценками болезни Паркинсона], – это фонарный столб ночью, и то, что мы видим от фонарного столба, – это очень небольшой сегмент… полностью бесконтактный датчик [Katabi] помогает нам осветить темноту”.