Dina Katabi, cercetător și profesor în inginerie electrică și informatică la Massachusetts Institute of Technology a publicat recent un studiu care explorează utilizarea inteligenței artificiale (AI) pentru a analiza tiparele de respirație în scopul detectării precoce a bolii Parkinson, înainte de apariția simptomelor motorii.
„Diagnosticul bolii Parkinson se bazează pe simptome motorii, cum ar fi tremor și rigiditate, cu toate acestea, aceste simptome tind să apară la câțiva ani după debutul bolii”, notează Katabi în studiul său, citat de Forbes. Totuși, continuă aceasta, „niciun medic de astăzi nu poate detecta boala Parkinson, sau să-i evalueze severitatea doar analizând respirația pacienților.
Katabi spune că rezultatele cercetării indică avantajele utilizării AI pentru a oferi perspective clinice care altfel ar fi inaccesibile.
Inteligența artificială poate ajuta medicii să extragă noi perspective din semnale fiziologice standard, cum ar fi respirația, ritmurile cardiace, activitatea electrică, mersul sau modelele de mers.
Dina Katabi, cercetător și profesor în inginerie electrică și informatică la Massachusetts Institute of Technology
Una dintre cele mai semnificative descoperiri din studiul lui Katabi a arătat că un dispozitiv bazat pe tehnologii de inteligență artificială, instalat acasă, ar putea detecta boala Parkinson din respirația cuiva în timpul somnului.
Dispozitivul AI despre care vorbește Katabi are un aspect asemănătoru unui router WiFi de acasă și funcționează prin analiza undelor radio care se îndreaptă asupra oamenilor în timp ce dorm, fără niciun contact fizic. Katabi spune că dispozitivul poate măsura, de asemenea, cât de gravă a devenit boala și ar putea fi folosit pentru a urmări progresia Parkinson în timp.
Katabi susține că algoritmii AI au fost dezvoltați pentru a învăța cum să detecteze semnalele de respirație, prin analiza a mii de exemple de semnale de respirație de la persoane cu și fără boala Parkinson.
„Modele de respirație se referă la secvența inspirațiilor și expirațiilor, detaliile mișcărilor corespunzătoare ale pieptului și progresia lor pe parcursul nopții, pe măsură ce persoana intră în diferite etape și cicluri de somn”, a spus Katabi. „Cu [..] antrenament, algoritmul a fost [..] capabil să detecteze modele complexe care identifică persoanele care suferă de Parkinson de cele care nu o au.”
