Egy okostollal végzett egyszerű rajzteszt és a mesterséges intelligencia kombinációja kimutathatja a Parkinson-kórt.
Egy egyszerű rajzolási feladat alapján, mesterséges intelligencia segítségével csaknem kilencvenkilenc százalékos pontossággal azonosítható a Parkinson-kór. Az indiai Siksha ‘O’ Anusandhan Egyetem kutatói egy olyan új szűrési rendszert fejlesztettek ki, amely a kézírás és a kézmozgások finom eltéréseiből képes kimutatni a neurológiai betegséget.
A Parkinson-kór világszerte a leggyorsabban terjedő neurológiai megbetegedés a fogyatékossággal és halálozással járó állapotok között. A pontos diagnózis felállítása jelenleg is nehézkes, mivel hiányoznak a könnyen hozzáférhető és egyértelmű biológiai markerek, így az orvosok főként a klinikai tünetek értékelésére kénytelenek hagyatkozni.
A Discover Computing című szaklapban ismertetett eljárás teszteléséhez a szakemberek egy korábbi brazíliai kutatás adatait használták fel. A ScienceAlert írása szerint a kísérletben harmincegy Parkinson-kórral élő és harmincöt egészséges ember vett részt, akiknek okostoll segítségével kellett spirálokat és szögletes, kanyargó vonalakat rajzolniuk a papírra.
Biometrikus okostollat alkalmaztak
Az Ishan Ayus informatikus vezette kutatócsoport olyan biometrikus okostollat alkalmazott, amely a rajzolt képek rögzítésével egyidejűleg a kéz mozgási jeleit is méricskélte. Az összegyűjtött adatokat ezután mélytanulási rendszereknek adták át, majd egy SNAKE elnevezésű algoritmussal dolgozták fel a végső eredmény megállapításához.
NE HAGYD KI
Kövess minket a Google-ben
Legyen a Liner a követett forrásod
Jelöld be a Linert követett forrásként a Google-ben.
Az eljárás a szögletes minták esetében 98,95 százalékos, míg a spiráloknál 97,74 százalékos pontossággal azonosította a betegséget. A kutatók szerint a kézzel rajzolt képek a vonalhibák, a remegés okozta torzulások és a formai eltérések térbeli jellemzőit tárják fel.
„Ezzel szemben a szenzoros kézírási jelek az időbeli motoros viselkedést rögzítik, beleértve a sebességingadozásokat, a nyomásbéli egyenetlenségeket és a koordinációs hiányosságokat” – állapították meg a tanulmány szerzői.
A fejlesztők elismerték, hogy a hatvanhat fős minta meglehetősen kicsi, ezért az eredmények egyelőre a rendszer lehetőségeit jelzik, nem pedig a diagnosztikai hatékonyság végleges bizonyítékát. Nagyobb létszámú klinikai vizsgálatokkal igazolva a módszer fontos szerepet kaphat az olcsó, nem invazív és akár távolról is elvégezhető neurológiai szűrésekben.
„A tanulmány összességében a mesterséges intelligencia növekvő szerepét mutatja a neurológiai rendellenességek korai és hozzáférhető szűrésében, támogatva a megelőző és precíziós egészségügyi ellátás felé való átmenetet” – írták a kutatók.