Искусственный интеллект помог определить оптимальный метод для диагностики болезни Паркинсона

Результаты исследования опубликованы в журнале IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. Возможности искусственного интеллекта активно используются для решения многочисленных задач в медицине, но главным преимуществом ИИ по-прежнему остается способность обнаруживать и диагностировать заболевания точнее, чем человек. В настоящее время при диагностике болезни Паркинсона врачи изучают анамнез пациента, оценивают его двигательные симптомы, физическое и психическое состояние.

Однако, проблема в том, что симптоматика болезни Паркинсона зачастую схожа с проявлениями других неврологических заболеваний. Несмотря на то, что сегодня медицина не располагает средствами для полного излечения недуга, ранняя диагностика этого заболевания может значительно помочь в выборе правильной терапии и улучшить качество жизни пациента. Совместными усилиями ученые предпринимают активные шаги по поиску и выявлению явных признаков заболевания на его ранней стадии.

Группа ученых Сколтеха во главе со старшим преподавателем Андреем Сомовым и доцентом Дмитрием Дыловым разработала алгоритмы машинного обучения для выявления и объективной количественной оценки симптомов болезни Паркинсона при помощи датчиков — акселерометра и гироскопа, а также видеокамеры и анализа почерка пациента. Разработанное решение в перспективе можно будет использовать, как систему второго мнения, для постановки диагноза и оценки ответа на терапию независимо от того, где находится пациент. Все, что ему потребуется — это иметь носимое устройство, например, фитнес-трекер и/или смартфон с подключением к интернету.

«Мы собрали данные по эксперименту с участием 120 человек, средний возраст которых составлял 58,5 лет. Из них 35 человек — здоровые люди, а 85 — пациенты с болезнью Паркинсона. Всем участникам было предложено надеть датчики и в течение приблизительно 15 минут перед камерой выполнить несколько двигательных задач: сложить полотенца, налить воду в стакан, постучать указательным пальцем по большому, нарисовать спираль, вслух прочитать сложное предложение и записать его.

Упражнения были разработаны под руководством врачей-неврологов с использованием данных из разных источников, включая известные шкалы оценки болезни Паркинсона и результаты предыдущих исследований в этой области. Каждое упражнение ориентировано на выявление определенного симптома», — рассказывает аспирантка Сколтеха Екатерина Коваленко, описывая постановку эксперимента и анализ результатов.

«Не у всех пациентов с болезнью Паркинсона присутствует полный набор симптомов, поэтому мы решили выяснить, можно ли для выявления симптоматики использовать только один метод диагностики — использование датчика, видеосъемку или анализ почерка. Наилучший результат был получен при использовании первого метода — анализа информации от датчиков, однако этот метод оказался неудобен для пациентов на поздних стадиях болезни Паркинсона.

В то же время, пациенты, у которых заболевание было диагностировано на ранних стадиях, отметили удобство использования носимых датчиков, а это значит, что уже в ближайшем будущем носимые устройства можно будет использовать для непрерывного сбора и анализа данных о состоянии пациента, что позволит отслеживать динамику заболевания и ответ пациента на медикаментозное лечение», — поясняет аспирант Сколтеха Алексей Щербак.

С точки зрения удобства для пациентов оптимальным можно считать метод анализа письма, поскольку для того, чтобы нарисовать спираль и сфотографировать ее, много времени не нужно. Не менее удобен для пациентов и анализ данных видеосъемки. К тому же, этот метод представляется наиболее перспективным, поскольку он позволяет обнаруживать симптомы в режиме реального времени и не создает никаких неудобств или ограничений для пациентов при выполнении привычных действий.

«Следует иметь в виду, что помимо методов дифференциальной диагностики врачам необходимы объективные инструменты для оценки моторных флуктуаций у пациентов с болезнью Паркинсона. Такие инструменты после их апробации позволят более индивидуально подходить к лечению больных и помогут врачам в принятии решений о назначении медикаментозной терапии, а, в случае необходимости, о проведении нейрохирургического вмешательства», — отмечает соавтор статьи, руководитель Федерального неврологического центра экстрапирамидных заболеваний и психического здоровья ГНЦ ФМБЦ имени А. И. Бурназяна, врач-невролог, кандидат медицинских наук, Екатерина Бриль.  

Сколтех

302 статей

Сколковский институт науки и технологий — негосударственный технологический университет, расположенный в инновационном центре Сколково. Институт был создан в 2011 году при поддержке Массачусетского технологического института. Модель института предусматривает тесную интеграцию технологического образования, исследовательской работы и предпринимательских навыков. Институт ведёт обучение по программам магистратуры и PhD, рабочий язык — английский.

Показать больше