Новый анализ технологии машинного обучения, в который загрузили значительную базу данных, позволил лучше выявлять людей с болезнью Паркинсона и без неё. Исследование проводилось на территории США.
Машинное обучение использует значительный объём информации по программам цифровых исследований, симптоматике болезни Паркинсона, историям болезни значительного количества пациентов. Этот алгоритм, как показали наблюдения, лучше выявляет пациентов с неизлечимым неврологическим заболеванием, чем неврологи. Правда, исследование было небольшим по масштабу.
Ценная информация вроде данных о подвижности пациентов, записывалась с помощью специального устройство в форме браслета, которое участники носили по 23 часа в сутки в течение нескольких месяцев. Исследование показывает ценность применения таких датчиков для более точного выявления болезни Паркинсона. Машинный алгоритм анализирует полученную информацию и сообщает экспертам свой вердикт — является ли этот человек жертвой болезни Паркинсона или нет. Происходит комбинация переносных устройств и искусственного интеллекта. Наука подошла на шаг ближе к полноценному мониторингу индивидуальной деятельности каждого человека, который поможет всей индустрии здравоохранения. Этот мониторинг будет отслеживать двигательные функции вне клиник, что поможет на раннем этапе выявлять такие недуги, как болезнь Паркинсона. Хотя она неизлечима, но существующие методы лечения позволяют значительно замедлить её прогрессирование и сохранить относительно высокий уровень независимости пациентов. Начинать лечение нужно как можно раньше.
