Naukowcy dokonali znacznych postępów w wykorzystaniu sztucznej inteligencji (AI) do śledzenia postępu choroby Parkinsona, co umożliwia dokładniejszą diagnozę i dostosowanie leczenia. Systemy oparte na AI mogą teraz kwantyfikować objawy motoryczne tej choroby neurologicznej poprzez analizę nagrań wideo wykonanych za pomocą smartfonów i tabletów, co stanowi rewolucję w sposobie monitorowania i leczenia tej choroby.

Nowe systemy, opracowane na Uniwersytecie Kalifornijskim w San Francisco (UCSF) oraz na Uniwersytecie Florydy, wykorzystują uczenie maszynowe do analizy ruchów pacjentów, co pozwala na dokładniejszą ocenę objawów choroby Parkinsona. Systemy te nie tylko umożliwiają ocenę ilościową, ale także ujawniają subtelne zmiany w funkcjach motorycznych, które mogłyby umknąć podczas standardowych badań klinicznych.

Kwantyfikacja objawów poprzez analizę wideo
Tradycyjne metody śledzenia choroby Parkinsona opierają się na subiektywnych ocenach neurologów podczas badań klinicznych. Pacjenci wykonują szereg standardowych ruchów, takich jak stukanie palcami lub chodzenie, podczas gdy lekarze oceniają ich na podstawie oceny wzrokowej. Jednak te metody mają swoje ograniczenia, ponieważ zmiany w objawach mogą pojawiać się między wizytami u lekarza i często są zbyt subtelne, aby zostały zauważone gołym okiem.

Sztuczna inteligencja, zintegrowana z nowymi systemami, analizuje nagrania wideo pacjentów, identyfikując kluczowe cechy ruchów, takie jak szybkość i precyzja ruchów rąk lub chodzenia. Na podstawie tych danych system może przypisać oceny odzwierciedlające ciężkość choroby. Dane te nie tylko pomagają lekarzom w dostosowaniu leczenia, ale także umożliwiają ciągłe monitorowanie pacjentów poza warunkami klinicznymi, co wcześniej było trudne do osiągnięcia.

Ulepszona diagnostyka i leczenie
Wdrożenie tych zaawansowanych systemów AI sprawia, że diagnostyka choroby Parkinsona staje się nie tylko dokładniejsza, ale również szybsza. Systemy te umożliwiają wykrywanie zmian w ruchach, które wskazują na postęp choroby, nawet zanim objawy staną się widoczne dla klinicystów. W badaniach przeprowadzonych na Uniwersytecie Florydy, wykorzystanie AI do analizy nagrań wideo pacjentów wykazało zdolność systemu do wykrywania małych zmian w ruchach palców, które mogą być kluczowe dla wczesnej interwencji. To podejście pozwala na dokładniejsze śledzenie skuteczności terapii i dostosowywanie leczenia w czasie rzeczywistym, co może znacząco poprawić jakość życia pacjentów.

Zastosowanie w innych zaburzeniach neurologicznych
Chociaż te systemy zostały pierwotnie opracowane dla choroby Parkinsona, ich zastosowanie może zostać rozszerzone na inne zaburzenia neurologiczne. Na przykład podobne systemy AI mogłyby być stosowane do monitorowania zaburzeń motorycznych spowodowanych udarami mózgu, stwardnieniem rozsianym lub urazami mózgu. Dzięki temu możliwe byłoby kwantyfikowanie objawów w sposób, który był dotąd nie do pomyślenia w praktyce klinicznej, zapewniając lekarzom potężne narzędzie do monitorowania i leczenia szerokiego zakresu stanów neurologicznych.

Zaawansowana technologia wczesnego wykrywania
Wraz z postępami w analizie wideo, badacze opracowali również systemy AI, które mogą przewidzieć rozwój choroby Parkinsona na lata przed pojawieniem się pierwszych objawów. Wykorzystując zaawansowane biomarkery, systemy te analizują próbki krwi pacjentów, aby zidentyfikować osoby z wysokim ryzykiem rozwoju choroby. Ta technologia, wciąż w fazie badań, ma potencjał do przekształcenia sposobu, w jaki diagnozowana i leczona jest choroba Parkinsona, umożliwiając wczesne rozpoczęcie terapii i być może nawet zapobieganie samej chorobie.

Przyszłość AI w praktyce medycznej
Rozwój systemów AI do monitorowania i leczenia choroby Parkinsona to dopiero początek. W miarę jak technologia rozwija się dalej, możemy oczekiwać coraz szerszego zastosowania tych narzędzi w praktyce medycznej. Od medycyny spersonalizowanej po wczesne wykrywanie chorób, AI ma potencjał całkowicie przekształcić sposób, w jaki lekarze podchodzą do diagnozy i leczenia. Biorąc pod uwagę tempo rozwoju tej technologii, wielu ekspertów uważa, że w ciągu kilku lat będziemy świadkami szerokiego zastosowania tych systemów w praktyce klinicznej, co umożliwi szybszą, dokładniejszą i skuteczniejszą opiekę medyczną.

Źródło: University of California