この人工知能は、あなたの呼吸を聞くことでパーキンソン病を検出することができます

パーキンソン病は、最初に診断するのが最も難しい病気の 1 つです。その理由は、震え、固縮、遅さなどの最初の運動症状の出現に基づいて検出されるためです。しかし、これらは通常、数年間この病気に苦しんだ後に見られます。現在、この AI はすべてを変えることができ、必要なのはあなたの呼吸音だけです。

MIT電気工学・コンピュータサイエンス学科のトゥアン教授ディナ・カタビ氏とニコール・ファム氏率いるチームは、まさにこれを可能にする新しいモデルを開発した。 AI がパーキンソン病を検出するために必要なのは患者の呼吸パターンだけであり、パーキンソン病と診断される前から検出します。

診断を得るために、インテリジェンスはニューラル ネットワークを使用して人々の睡眠中の呼吸パターンを検査します。博士課程の学生である Yuzhe Yang 氏と博士研究員の Yuan Yuan 氏によって訓練されたこのネットワークは、より多くの情報を収集することもできます。具体的には、病気の重症度、および時間の経過とともに患者の体内で起こる病気の進行です。

この人工知能はどのように機能し、どのようにしてパーキンソン病を検出するのでしょうか?

この研究の主任研究者であるディナ・カタビ氏は、「呼吸器症状は運動症状の何年も前に現れることがいくつかの研究で示されている」とコメントしている。さらに、彼はさらに詳しく述べて、これは「呼吸特性がパーキンソン病の診断前のリスク評価に有望である可能性があることを意味する」と断言しています。

ニューラル ネットワークは、夜間の睡眠中の患者の検査から抽出されたデータを使用してトレーニングされました。このようにして、合計最大 12,000 の呼吸パターンが分析されました。そのうち 757 はパーキンソン病患者のもので、別の 7,000 は健康な研究グループに属していました。

MIT メンバーは調査中に、この評価は自宅から実行できると判断しました。さらに、その人は眠っている必要があり、触れる必要はありません。これを行うために、「Wi-Fi ルーター」と呼ばれる機器が開発されましたが、この機器は無線信号を発信し、設置されている環境での反射を分析する役割を果たします。

したがって、直接的な物理的接触を必要とせずに、被験者の呼吸パターンを抽出することができます。これらの信号はその後人工知能に送信され、特別な努力をすることなく病気を診断します。

1817 年には、ジェームズ パーキンソン博士の研究でパーキンソン病と呼吸の関係が観察されていました。このため、動きを観察せずに呼吸から病気を検出できる可能性を検討するようになりました。

ディナ・カタビ

結果は印象的で勇気づけられるものでした。

NewAtlasによると、研究結果は非常に有望なものでした。人工知能は 86% の精度でパーキンソン病患者を認識することができ、これはわずか一晩の評価で実現しました。 12 泊に達すると、最大 95% の精度の結果が得られます。

もちろん、これは病気が事前にわかっていた患者の場合です。しかし、可能性はここにあるのではなく、まだ診断されていない人々の病気を検出することにあります。

このタイプの人々の場合、人工知能モデルは 75% の精度でパーキンソン病を予測できました。これはかなり高い数字であり、患者側に余分な労力を必要としない方法としては驚くべきことです。

研究が順調に進めば、この AI は病気のリスクにさらされている人々に対する警告システムになる可能性があります。体内のパーキンソン病の進行を追跡したい初期の患者にも使用できる可能性があります。これには、壁に取り付けられたデバイスのみが必要です。