Parkinson Hastalığı Solunum Kalıplarından Tespit Edilen AI Modeli

MIT’deki bir araştırma ekibi, bir kişinin solunum kalıplarını okuyarak Parkinson hastalığını tespit edebilen bir yapay zeka (AI) modeli geliştirdi.

Sinir ağı, bir kişinin gece solunum kalıplarını veya uyku solunum kalıplarını değerlendirebilir ve Parkinson hastalığının varlığını belirleyebilir. MIT PhD öğrencisi Yuzhe Yang ve doktora sonrası araştırmacı Yuan Tuan tarafından eğitilen model, ayrıca Parkinson hastalığının şiddeti ve zaman içindeki ilerlemesini takip edebilir.

Yang, yeni araştırma makalesinin ilk yazarıdır ve makale Nature Medicine dergisinde yayımlandı.

Tüm ekip, Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bölümü (EECS)’nde Thuan ve Nicole Pham Profesörü ve MIT Jameel Clinic’in baş araştırmacısı Dina Katabi’yi içeriyordu.

Katabi, aynı zamanda senior yazar, MIT Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı’nın bir üyesi ve Kablosuz Ağlar ve Mobil Bilgisayar Merkezi’nin direktörüdür.

Araştırmacılar, Parkinson hastalığını beyin omurilik sıvısı ve nörogörüntüleme ile tespit etme potansiyelini sürekli olarak araştırıyorlar, ancak bu yöntemler invaziv ve pahalıdır. Ayrıca, özel tıbbi merkezlerine erişim gerektirir.

Her Gece AI Değerlendirmesi

Araştırmacılar, bu zorlukların üstesinden gelmeye çalıştılar ve Parkinson hastalığının AI değerlendirmesinin her gece evde yapılabileceğini gösterdiler. Kişi uyurken bile vücuduna dokunmadan yapılabilir.

Araştırmacılar, bir ev Wi-Fi yönlendiricisine benzeyen bir cihaz geliştirdiler ve bu cihaz, radyo sinyalleri yayar, çevredeki ortamın yansımalarını analiz eder ve bedensel temas olmadan konuyla ilgili solunum kalıplarını çıkarır. Solunum sinyali, Parkinson hastalığını değerlendirmek için sinir ağına beslenir ve hasta ve bakıcı için hiçbir çaba gerektirmez.

“Parkinson ve solunum arasındaki ilişki, 1817’de Dr. James Parkinson’un çalışmasında not edildi. Bu, hastalığın solunum kalıplarından tespit edilme potansiyelini düşünmemizi motive etti” diyor Katabi. “Bazı tıbbi çalışmalar, solunum semptomlarının motor semptomlarından yıllar önce ortaya çıktığını gösterdi, bu da Parkinson hastalığının tanısından önce risk değerlendirmesi için solunum özelliklerinin umut verici olabileceğini gösteriyor.”

Katabi’ye göre, çalışma, ilaç geliştirme ve klinik bakım için önemli sonuçlar doğuruyor.

“İlaç geliştirme açısından, sonuçlar, daha kısa süren ve daha az katılımcılı klinik çalışmaların ermögillesine olanak tanır, böylece yeni tedavilerin geliştirilmesi hızlanır. Klinik bakım açısından, yaklaşım, geleneksel olarak hizmet götürülmeyen topluluklardaki Parkinson hastalarının değerlendirilmesine yardımcı olabilir, bu topluluklar arasında kırsal alanlarda yaşayanlar ve evden ayrılmada sınırlı hareketlilik veya bilişsel bozukluğu olanlar bulunur” diyor.

Ray Dorsey, Rochester Üniversitesi’nde nöroloji profesörü ve makalenin ortak yazarıdır. O bir Parkinson uzmanı ve çalışmanın muhtemelen Parkinson hastalığı üzerinde yapılan en büyük uyku çalışmaları olduğunu söylüyor.

“Bu yüzyılda hiçbir terapötik ilerleme kaydedilmedi, bu da yeni tedavileri değerlendirmek için mevcut yaklaşımlarımızın optimal olmadığını gösteriyor” diyor Dorsey. “Hastalığın doğal ortamındaki belirtiler hakkında çok sınırlı bilgiye sahibiz ve [Katabi’nin] cihazı, insanların evlerinde nasıl olduklarını objektif ve gerçek dünya değerlendirmelerine olanak tanır. Benim çizmek istediğim analoji [şu ki] mevcut Parkinson değerlendirmeleri bir sokak lambası gibi gece ve sokak lambasından gördüğümüz segment çok küçüktür … [Katabi’nin] tamamen temasız sensörü, karanlığı aydınlatmamıza yardımcı oluyor.”