Болезнь Паркинсона: носимые датчики показали лучшие результаты диагностики
Краткое изложение публикации в сообществе «Врачи РФ» от .
Исследователи Сколтеха с помощью машинного обучения сравнили три подхода к диагностике болезни Паркинсона: данные носимых датчиков, видеозаписи выполнения привычных действий и анализ почерка. Наиболее высокие результаты показал анализ сигналов акселерометра и гироскопа. При этом носимые датчики оказались менее удобны для пациентов на поздних стадиях болезни, а пациенты с ранней стадией заболевания оценили их использование как удобное.
Для сравнения методов ученые разработали алгоритмы, выявляющие и объективно оценивающие симптомы болезни Паркинсона. Разработку рассматривают как систему второго мнения для врачей, для работы которой пациенту потребуется фитнес-трекер или смартфон с доступом в интернет. После апробации объективные инструменты оценки моторных флуктуаций, по словам участницы исследования, могут помочь индивидуализировать лечение и принимать решения о медикаментозной терапии или нейрохирургическом вмешательстве. Результаты опубликованы в IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement.
Главное
- Сколтех сравнил носимые датчики, видео выполнения привычных действий и анализ почерка при диагностике болезни Паркинсона.
- Наилучшие результаты показал анализ данных акселерометра и гироскопа.
- Носимые датчики были менее удобны для пациентов на поздних стадиях болезни; пациенты с ранней стадией сочли их удобными.
- Алгоритмы машинного обучения выявляют и объективно оценивают симптомы болезни Паркинсона.
- Для работы системы второго мнения пациенту потребуется фитнес-трекер или смартфон с доступом в интернет.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация