Точное выявление болезни Паркинсона до сих пор считается сложной задачей, которая решается только с помощью сложного оборудования. В новом исследовании ученых предложен способ выявления болезни Паркинсона с помощью специального датчика движений и искусственного интеллекта.
Для эффективной диагностики болезни Паркинсона необходимы объективные и действенные методы, которые позволили бы распознать болезнь на ранних стадиях. Однако современные неинвазивные методы оценки ранних признаков болезни пока что довольно субъективны и не позволяют делать точную оценку, а результат подвержен влиянию различных внутренних и внешних факторов. Голосовые датчики, анализ энцефалограммы больных и другие подходы не дают идеального понимания симптомов и стадии болезни.
В новой работе представлена интеллектуальная система для обнаружения и оценки степени развития болезни Паркинсона с помощью наручного датчика и алгоритмов искусственного интеллекта. Использование всего одного датчика позволяет с помощью простых повседневных действий (наполнение стакана водой или сжимание кулака), определить не просто наличие болезни Паркинсона, но и ее стадию. Метод неинвазивный, а потому может использоваться 24 часа и контролировать состояние пациента даже в домашних условиях. А нейронные сети с глубоким обучением эффективно обрабатывают полученные с датчика данные.
40 пациентов с болезнью Паркинсона носили наручный датчик и выполняли 9 упражнений, каждое из которых помогало охарактеризовать стадию болезни. Упражнения подбирались так, чтобы полученные характеристики движения напрямую соответствовали основным двигательным признакам болезни Паркинсона, которые мог бы качественно определять врач. Объединение акселерометра и гироскопа в наручном датчике позволило проанализировать характер тремора (дрожание рук). Также отличную статистическую надежность продемонстрировали удержание рук в вытянутом положении и сжимание-разжимание кулаков, позволяя достаточно точно охарактеризовать стадию болезни.
Хотя предложенная модель глубокого обучения выдает вероятность классификации, а не прямую оценку по врачебной шкале MDS-UPDRS, существует четкая качественная взаимосвязь: более высокая уверенность модели в стадии болезни Паркинсона соответствует наличию более тяжелых двигательных нарушений. Эта связь подчеркивает, что новая система анализа – это не просто классификатор типа «черный ящик», а объективный инструмент, измеряющий четко определенные клинические данные и имеющий высокий потенциал в системе клинической оценки болезни Паркинсона, в том числе в домашних условиях.
Работа опубликована в журнале Measurement.
Текст: Юлия Баимова