IBM Researchは、Michael J. Fox Foundation（MJFF）の支援を受けて、臨床研究者がパーキンソン病をよりよく理解するのに役立つ発見をしました。
IBMの研究部門の専門家は、パーキンソン病の典型的な症状をグループ化し、そのような症状の症状を補うために薬を服用している場合でも、患者の発症を正確に診断できる人工知能ベースのプラットフォームを開発しました。
この発見に関するレポートは、The Lancet DigitalHealthのページに掲載されました。 IBM ResearchとMJFFは、2018年から協力しています。このプロジェクトの目的は、機械学習技術を適応させて、臨床研究者がパーキンソン病の基礎をさらに理解できるようにすることです。特に、パーキンソン病の進行が人によって異なる部分ではそうです。
7年間にわたって患者から収集された情報が初期データとして使用されました。人工知能により、これまで知られていなかったいくつかのパターンを検出することが可能になり、これらのデータに基づいて、システムは統計と以前の研究に基づいて、病気のさらなる発症について個別の予測を構築することができました。
その結果、研究者たちは、患者の状態が多くの要因によって変化する可能性があることを発見しました。これらの要因の中には、日常生活における活動の特徴、減速の問題、手足のふるえ、体位の不安定性、および運動技能に直接関係しない症状（うつ病、不安、認知障害、睡眠障害）があります。さらに、AIは、パーキンソン病の重症期の発症を予測することを学びました。
臨床試験は、IBMResearchによって提案されたモデルがかなり非常に正確な予測を提供することを示しました。将来的には、遺伝情報や神経画像からのデータなど、他の要素が初期データに追加され、最終的には、疾患のより詳細な研究が可能になります。
2021-07-30 17:34:48
著者: Vitalii Babkin