Ученые применили методы искусственного интеллекта для диагностики болезни Паркинсона

Ученые Сколковского института науки и технологий (Сколтех) и Федерального медицинского биофизического центра имени А. И. Бурназяна разработали систему для анализа движений, основанную на видеоанализе данных с помощью машинного обучения, одного из методов искусственного интеллекта. Разработка позволит медикам более точно диагностировать болезнь Паркинсона, сообщила во вторник пресс-служба вуза.

фото: Qadin.net

"С помощью этой системы медики смогут получать более объективные данные для диагностики болезни Паркинсона уже на ранней стадии. Предлагаемый подход позволяет правильно диагностировать заболевание, определять его стадию, корректировать лечение и разрабатывать рекомендации по глубокой стимуляции мозга для пациентов с подтвержденным диагнозом. Статья с описанием результатов исследования опубликована в журнале IEEE Sensors Journal", - говорится в сообщении.

Население стареет, что приводит в том числе к росту числа людей, страдающих нейродегенеративными заболеваниями, в частности, болезнью Паркинсона. Эта патология серьезно сказывается на качестве жизни пациентов, и диагностировать ее необходимо как можно раньше, что не всегда удается. Главная сложность диагностики состоит в том, чтобы отличить болезнь Паркинсона от других заболеваний со схожими нарушениями, например, эссенциального тремора. Единого биомаркера для надежной диагностики болезни Паркинсона до сих пор не существует.

В новой работе исследователи разработали так называемую систему второго мнения, позволяющую при помощи алгоритмов машинного обучения анализировать видеозаписи, на которых пациенты выполняют определенные задания. Ученые провели пилотное исследование среди 83 человек, среди которых были здоровые люди и пациенты с нейродегенеративными заболеваниями. Им предлагалось выполнить комплекс из 15 упражнений.

"Упражнения разрабатывались под руководством врачей- неврологов и с использованием различных источников, включая шкалы оценки болезни Паркинсона и результаты предыдущих исследований в этой области. Для каждого возможного симптома болезни Паркинсона мы разработали специальное упражнение", - сказала первый автор статьи аспирант Сколтеха Екатерина Коваленко, слова которой приводятся в сообщении.

Выполняемые испытуемыми задания записывались на видео, а полученные видеозаписи обрабатывались при помощи специальной программы, в которой на тело человека наносились контрольные точки, соответствующие суставам и другим частям тела. Таким образом была получена упрощенная модель движущихся объектов. Затем проводился анализ моделей с использованием методов машинного обучения. Полученные результаты исследования, как отмечают авторы работы, указывают на то, что анализ видеоданных может способствовать повышению точности диагностики болезни Паркинсона.