Как показало исследование, проведенное недавно, болезнь Паркинсона можно диагностировать с помощью умных часов за 7 лет до появления клинической картины.
В ходе исследования учеными был проведен анализ данных, собранных умными часами за 7-дневный период. Часы измеряли скорость движения участников. Было обнаружено, что с помощью искусственного интеллекта можно предсказать вероятность развития болезни Паркинсона в будущем.
Новая методика может быть использована как новый инструмент скрининга болезни Паркинсона и выявлять заболевание гораздо раньше, чем это позволяют современные методы.
Результаты исследования, которое было проведено в Кардиффском университете, были опубликованы в журнале Nature Medicine.
При болезни Паркинсона происходит поражение клеток головного мозга (дофаминергических нейронов), расположенных в области мозга, которая называется черная субстанция. Повреждение этих нейронов приводит к появлению таких симптомов как замедленность движений, скованность (ригидность), тремор головы конечностей. Но к моменту появления этих характерных симптомов и возможности поставить клинический диагноз больше половины клеток черной субстанции уже погибают.
Таким образом, существовала необходимость в недорогих и доступных методах выявления ранних признаков заболевания, что дало бы возможность начать лечение до того, как произойдут необратимые повреждения мозга.
Для анализа были использованы 103 712 участников, которые носили умные смарт-часы в течение 7 дней в период с 2013 по 2016 год. Умные часы непрерывно в течение недели проводили измерение среднего ускорения (скорости движения).
Затем было проведено сравнение данных, полученных у людей с диагностированной болезнью Паркинсона, с данными другой группы участников, у которых болезнь развивалась через 7 лет после тестирования с помощью смарт-часов. Также было проведено сравнение со здоровыми людьми, того же возраста и пола.
Ученые смогли показать, что с помощью ИИ можно достаточно точно идентифицировать людей, у которых в будущем очень высок риск развития болезни Паркинсона. Прогноз с помощью данной методики оказался более точным, чем при использовании других критериев.
Для широкого внедрения в клиническую практику ученые планируют совершенствовать методику.
