În ce mod un desen poate să identifice boala Parkinson? Semnele posibile ale bolii Parkinson par să fie prezente peste tot. Cercetătorii au descoperit indicii în păr, sânge și chiar în ceara urechilor. Modul în care comunicăm, starea noastră de sănătate mentală și chiar locația noastră de rezidență au fost asociate în diverse studii cu această afecțiune care afectează mobilitatea și controlul muscular.
Cu toate acestea, deși asemenea indicii ar putea facilita diagnosticarea timpurie, boala Parkinson, recunoscută ca fiind cea mai rapid crescătoare afecțiune neurologică la nivel global în ceea ce privește dizabilitatea și mortalitatea, continuă să fie diagnosticată în principal prin evaluări clinice. Absența unor biomarkeri ușor de accesat și suficient de fiabili face ca diagnosticul precoce să fie o provocare. Cum poate un desen să identifice boala Parkinson?
Un studiu recent, publicat în Discover Computing, oferă o soluție potențială. Cercetătorii din India au creat un sistem bazat pe Inteligență Artificială (AI) capabil să detecteze boala Parkinson cu o precizie ridicată prin analiza modului în care o persoană execută un simplu exercițiu de desen.
Iată cum un simplu desen poate ajuta la diagnosticarea bolii Parkinson!
Analiza scrisului de mână și a desenelor reprezintă o metodă neinvazivă promițătoare pentru identificarea unor afecțiuni, iar cercetătorii utilizează din ce în ce mai mult AI pentru a descoperi modificări subtile în mișcările mâinii.
Echipa condusă de specialistul în informatică Ishan Ayus de la Siksha ‘O’ Anusandhan University (India) a folosit date dintr-o cercetare anterioară desfășurată în Brazilia, implicând 66 de participanți: 31 diagnosticați cu Parkinson și 35 sănătoși. Aceștia au realizat desene folosind un pix biometric inteligent, care a înregistrat atât imaginile, cât și mișcările mâinii.
Participanții au avut de trasat două tipuri de simboluri: spirale și meandre, compuse din linii continue cu unghiuri. Cercetătorii au introdus imaginile și datele obținute de pix în diverse sisteme de învățare profundă. Acestea au evaluat neregularitățile desenelor, precum și variațiile subtile în controlul motor, viteză, presiune și coordonarea mâinii, raportează ScienceAlert.
Care este nivelul de precizie al acestui test?
Datele au fost ulterior procesate printr-un algoritm denumit SNAKE, care integrează rezultatele mai multor modele AI și le acordă o importanță în funcție de acuratețea lor. Sistemul a evaluat astfel dacă desenele aparțineau unei persoane cu Parkinson sau unui participant sănătos.
Rezultatele au fost remarcabile: sistemul a identificat corect desenele
