Boala Parkinson rămâne afecțiunea neurologică cu cea mai rapidă creștere la nivel mondial în ceea ce privește dizabilitatea și decesele, însă medicii se bazează în continuare în mare măsură pe evaluările clinice, deoarece biomarkerii accesibili și definitivi sunt rari. Un nou studiu publicat în revista Discover Computing prezintă în detaliu un cadru de inteligență artificială care ar putea oferi o alternativă de screening neinvazivă prin evaluarea unor teste simple de desen, transmite publicația ScienceAlert.
Sub conducerea informaticianului Ishan Ayus de la Universitatea Siksha „O” Anusandhan din India, cercetătorii au evaluat un set de date provenit dintr-un studiu brazilian anterior, format din 31 de persoane cu boala Parkinson și 35 de subiecți sănătoși din grupul de control. Participanții au trasat două modele – spirale și meandre unghiulare – cu ajutorul unui stilou inteligent biometric care a înregistrat schițele vizuale alături de parametrii dinamici ai mișcării, inclusiv forța de prindere, presiunea, înclinarea și accelerația.
Echipa a introdus desenele vizuale și datele senzorilor de mișcare în mai multe modele de învățare profundă. Aceste evaluări au fost apoi ponderate și unificate de un algoritm numit SNAKE pentru a clasifica dacă un desen provine de la un pacient sau de la un subiect din grupul de control. Abordarea multimodală a atins o precizie de 98,95% pentru modelele de meandre și de 97,74% pentru modelele de spirale, performanțe superioare celor obținute de modelele anterioare de analiză a desenelor.
Cercetătorii pun succesul sistemului pe seama combinării imaginilor fizice ale desenului manual cu datele de mișcare în timp real. „Imaginile realizate manual oferă caracteristici spațiale ale neregulilor de trasare, ale distorsiunilor induse de tremor și ale abaterilor de formă”, au scris cercetătorii. „În schimb, semnalele bazate pe senzori surprind comportamentul motor temporal, care include fluctuații de viteză, variații de presiune și deficite de coordonare”, au adăugat aceștia.
Deși rezultatele reprezintă un punct de referință ridicat pentru screeningul bazat pe desen și scris de mână, autorii au subliniat limitele legate de dimensiunea eșantionului de 66 de participanți, care nu reflectă pe deplin diversitatea clinică din rândul populațiilor extinse. Prin urmare, ei consideră studiul o demonstrație a potențialului acestui cadru, nu o dovadă certă a capacității de diagnosticare.
Sub rezerva validării în cadrul unor studii clinice mai ample, cercetătorii apreciază că această abordare poate contribui la eficientizarea depistării precoce. Echipa a concluzionat că sistemul evidențiază rolul tot mai important al inteligenței artificiale în screeningul afecțiunilor neurologice.
Autorii au precizat: „cadrul propus ar putea contribui, în cele din urmă, la un screening neurologic neinvaziv, cu costuri reduse și accesibil de la distanță, precum și la sprijinirea procesului de luare a deciziilor clinice.”
About the Author
