眾所周知，帕金森病難以診斷，因?yàn)樗饕蕾囉谶\(yùn)動(dòng)癥狀的出現(xiàn)，例如震顫、僵硬和行動(dòng)遲緩，但這些癥狀通常在疾病發(fā)作數(shù)年后出現(xiàn)。現(xiàn)在，麻省理工學(xué)院電氣工程和計(jì)算機(jī)科學(xué) (EECS) 系 Thuan (1990) 和 Nicole Pham 教授、麻省理工學(xué)院 Jameel 診所首席研究員 Dina Katabi 和她的團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種人工智能模型，可以檢測(cè)帕金森氏癥通過閱讀一個(gè)人的呼吸模式。
有問題的工具是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這是一系列模擬人腦工作方式的連接算法，能夠通過夜間呼吸評(píng)估某人是否患有帕金森氏癥來(lái)評(píng)估某人是否患有帕金森氏癥——即睡眠時(shí)出現(xiàn)的呼吸模式。由麻省理工學(xué)院博士訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。學(xué)生 Yuzhe Yang 和博士后 Yuan Yuan 也能夠辨別某人帕金森病的嚴(yán)重程度并跟蹤他們的疾病隨時(shí)間的進(jìn)展。
楊和袁是今天發(fā)表在《自然醫(yī)學(xué)》雜志上的一篇描述這項(xiàng)工作的新論文的共同第一作者。Katabi 是麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能實(shí)驗(yàn)室的附屬機(jī)構(gòu)，也是無(wú)線網(wǎng)絡(luò)和移動(dòng)計(jì)算中心的主任，是本文的資深作者。來(lái)自羅格斯大學(xué)、羅切斯特大學(xué)醫(yī)學(xué)中心、梅奧診所、??馬薩諸塞州總醫(yī)院和波士頓大學(xué)健康與康復(fù)學(xué)院的 12 名同事加入了他們的行列。
多年來(lái)，研究人員一直在研究使用腦脊液和神經(jīng)影像學(xué)檢測(cè)帕金森氏癥的潛力，但這種方法具有侵入性、成本高，并且需要進(jìn)入專門的醫(yī)療中心，因此不適合頻繁檢測(cè)，否則可以提供早期診斷或持續(xù)跟蹤疾病進(jìn)展。
麻省理工學(xué)院的研究人員證明，帕金森病的人工智能評(píng)估可以每天晚上在人們睡覺時(shí)在家中進(jìn)行，而無(wú)需接觸他們的身體。為此，該團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一款外觀類似于家用 Wi-Fi 路由器的設(shè)備，但該設(shè)備不提供互聯(lián)網(wǎng)接入，而是發(fā)射無(wú)線電信號(hào)，分析其對(duì)周圍環(huán)境的反射，并在沒有任何身體的情況下提取對(duì)象的呼吸模式接觸。然后將呼吸信號(hào)饋送到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以被動(dòng)方式評(píng)估帕金森氏癥，患者和護(hù)理人員無(wú)需付出任何努力。
標(biāo)簽：
免責(zé)聲明：本文由用戶上傳，如有侵權(quán)請(qǐng)聯(lián)系刪除！