Исследователи давно работают над методами диагностики нейродегенеративных заболеваний по косвенным признакам, и новая работа - апофеоз этих стараний.
“Связь между болезнью Паркинсона и дыханием была отмечена еще в 1817 году в работе доктора Джеймса Паркинсона, - рассказывает один из авторов новой работы Дина Катаби. - Это побудило нас рассмотреть возможность выявления заболевания по дыханию, не глядя на движения. Некоторые медицинские исследования показали, что респираторные симптомы проявляются за годы до моторных симптомов, а это означает, что характеристики дыхания могут быть многообещающими для оценки риска до постановки диагноза Паркинсона ”.
Определить болезнь по дыханию
Первым шагом было обучение нейронной сети на большом наборе данных о дыхании людей ночью. Было проанализировано почти 12 000 ночных паттернов дыхания у 757 пациентов с болезнью Паркинсона и около 7000 здоровых контрольных субъектов.
Тестирование модели ИИ на независимом наборе данных позволило диагностировать болезнь Паркинсона с точностью 86% всего за одну ночь. В среднем, исследование показало, что после 12 ночей последовательного отслеживания точность диагностики болезни Паркинсона может достигать 95%.
Еще более интересным является потенциал системы для диагностики болезни Паркинсона до появления каких-либо двигательных симптомов. Изученный набор данных включал данные испытуемых до и после постановки диагноза болезни Паркинсона. Между двумя анализами ночного дыхания прошло около шести лет, и модель ИИ могла предсказать болезнь Паркинсона в недиагностированной когорте с точностью 75% от первого набора данных о дыхании, прежде чем у пациента была диагностирована болезнь Паркинсона.