Индекс цитирования Яндекс.Метрика

Направления

15.02.2021

Искусственный интеллект поможет в диагностике болезни Паркинсона

Ученые ФМБЦ имени А.И. Бурназяна ФМБА России и Сколковского института науки и технологий разработали систему ранней диагностики болезни Паркинсона, основанную на видеоанализе данных методами искусственного интеллекта.

Ученые Федерального медицинского биофизического центра имени А.И. Бурназяна ФМБА России и Сколковского института науки и технологий разработали систему ранней диагностики болезни Паркинсона, основанную на видеоанализе данных методами искусственного интеллекта. Предлагаемый подход поможет врачам правильно диагностировать заболевание, определить его стадию, корректировать лечение и разрабатывать рекомендации по глубокой стимуляции мозга для пациентов с подтвержденным диагнозом.

Сегодня болезнь Паркинсона лидирует среди других заболеваний по темпам роста. Болезнь серьезно сказывается на качестве жизни пациентов, и диагностировать ее необходимо как можно раньше. Главная сложность диагностики состоит в том, чтобы отличить болезнь Паркинсона от других заболеваний со схожими двигательными нарушениями, например, эссенциального тремора.

Ученые разработали систему, позволяющую при помощи алгоритмов машинного обучения анализировать видеозаписи, на которых пациенты выполняют определенные задания на моторику. Пилотное исследование ее показало высокую диагностическую эффективность. В комплекс из 15 простых упражнений, которые испытуемым предлагалось выполнить, входят несколько привычных действий: пройти, сесть и встать со стула, сложить полотенце, налить воду в стакан и коснуться носа указательным пальцем. В комплекс включены задания на крупную и мелкую моторику и задания с полным отсутствием движения для выявления тремора в состоянии покоя.

В пилотном исследовании были задействованы 83 пациента с нейродегенеративными заболеваниями и здоровые люди. Выполняемые ими задания записывались на видео, а полученные видеозаписи обрабатывались при помощи специальной программы, в которой на тело человека наносились контрольные точки, соответствующие суставам и другим частям тела. Таким образом, была получена упрощенная модель движущихся объектов. Затем модели анализировал искусственный интеллект.

«Подобная коллаборация между врачами и учеными по анализу данных позволяет учесть многие важные клинические нюансы и детали, которые приводят к наилучшей реализации проекта. Мы как врачи видим в этом огромные перспективы и помощь. Помимо дифференциальной диагностики, нам необходимы инструменты для объективизации колебаний двигательных состояний у пациентов с болезнью Паркинсона, которые позволят более персонифицированно подходить к подбору терапии, а также принимать решения о необходимости нейрохирургического лечения, а в дальнейшем с помощью систем оценивать и результат операции», − рассказывает соавтор статьи, руководитель Федерального центра экстрапирамидных заболеваний и психического здоровья ГНЦ ФМБЦ им. А.И. Бурназяна ФМБА России, к.м.н. Екатерина Витальевна Бриль.