Машинное обучение поможет улучшить уход за людьми с синдромом Ретта
Новое исследование показало, как машинное обучение может улучшить уход за людьми с синдромом Ретта. Это редкое генетическое расстройство развития нервной системы. Оно влияет на способность человека нормально говорить, ходить, есть и дышать. И пока что не только не существует лекарства от синдрома Ретта — до сих пор не было возможности отслеживать течение болезни.
Хотя применение спецустройств в биомедицинских исследованиях в основном ограничивалось кардиологией, новое исследование демонстрирует, как использование носимого электронного нагрудного пластыря в сочетании с достижениями в области машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ) может помочь в разработке новых методов помощи при синдроме Ретта, а также ряда других заболеваний.
Доктор Гари Клиффорд и его исследовательская группа из Университета Эмори и Технологического института Джорджии использовали наклейку MC10 Biostamp для анализа движений и сердечной деятельности людей с синдромом Ретта. Данные с помощью носимого пластыря собирали непрерывно 48 часов, затем их проанализировали для разработки алгоритма машинного обучения. ИИ выявил закономерности в физиологии и движениях, характерные для синдрома Ретта.
В частности, Клиффорд и его команда обнаружили три специфических особенности в подвижности и частоте сердечных сокращений и то, как они влияют друг на друга. Выводы позволили учёным точно отличать людей с той или иной тяжестью симптомов. Это привело к созданию системы, которая может объективно оценивать течение болезни.
— Гари Клиффорд, исследователь.
В последние годы использование ИИ и машинного обучения привлекло повышенное внимание медиков — это возможность улучшить диагностику и лечение многих заболеваний. Но это первый случай, когда машинное обучение помогает людям с синдромом Ретта. Однако доктор Клиффорд видит возможность применить эту модель к другим группам населения, в том числе живущим с аутизмом.
Хотя применение спецустройств в биомедицинских исследованиях в основном ограничивалось кардиологией, новое исследование демонстрирует, как использование носимого электронного нагрудного пластыря в сочетании с достижениями в области машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ) может помочь в разработке новых методов помощи при синдроме Ретта, а также ряда других заболеваний.
Доктор Гари Клиффорд и его исследовательская группа из Университета Эмори и Технологического института Джорджии использовали наклейку MC10 Biostamp для анализа движений и сердечной деятельности людей с синдромом Ретта. Данные с помощью носимого пластыря собирали непрерывно 48 часов, затем их проанализировали для разработки алгоритма машинного обучения. ИИ выявил закономерности в физиологии и движениях, характерные для синдрома Ретта.
В частности, Клиффорд и его команда обнаружили три специфических особенности в подвижности и частоте сердечных сокращений и то, как они влияют друг на друга. Выводы позволили учёным точно отличать людей с той или иной тяжестью симптомов. Это привело к созданию системы, которая может объективно оценивать течение болезни.
Алгоритм обеспечивает объективные замеры, которые можно использовать для автоматической оценки влияния лекарства или другого вмешательства на симптомы у пациента с синдромом Ретта. Мы рады, что эти биомаркеры потенциально могут обеспечить более точную и эффективную медицинскую помощь
— Гари Клиффорд, исследователь.
В последние годы использование ИИ и машинного обучения привлекло повышенное внимание медиков — это возможность улучшить диагностику и лечение многих заболеваний. Но это первый случай, когда машинное обучение помогает людям с синдромом Ретта. Однако доктор Клиффорд видит возможность применить эту модель к другим группам населения, в том числе живущим с аутизмом.
- Дмитрий Ладыгин
- medicalxpress.com
Наши новостные каналы
Подписывайтесь и будьте в курсе свежих новостей и важнейших событиях дня.
Рекомендуем для вас
Луна появилась... всего за пять часов: новое исследование угрожает всем старым теориям
Все изменилось, когда в научных расчетах появился параметр, который полностью игнорировали ученые до этого...
Откуда взялись артефакты из будущего в 4350-летней гробнице «хранителя тайн» фараона?
Ученые рассказали, кто наведывался в усыпальницу царского советника спустя века после похорон...
Кальмары захватывают океан: и ученые до последнего момента не знали, почему так происходит
Так что же стоит за стремительным наступлением этих щупальцевых...
Морской микроорганизм размножается как монстр из фильма «Чужой»: ученые долго не могли поверить в такое
Поразительное, но за «жуткое» существо сразу уцепились производители пищевой промышленности. Это будет переворот...
Что разбудило российский вулкан на Камчатке, спавший 475 лет?
Ученые рассчитали два сценария, но в итоге выяснилось: сработал совсем не тот фактор, что считалось в начале...
Четыре цвета Белого моря: ученые рассказали, как действует уникальный феномен Русского Севера
Все дело в четырех природных процессах, которые порой так переплетаются друг с другом, что кажется, тут действует аномалия...
Характер человек зависит от генов: ученые открыли сотни участков ДНК, программирующих наше поведение
Получается, что наша судьба предопределена? В какой-то степени да, но дьявол, как всегда, скрывается в деталях...
Таинственные краски: зачем древние египтяне рисовали очень странными веществами?
Похоже, что для художников из долины Нила это были не просто изображения, а нечто гораздо большее...
Грибники — это скрытые игроманы? Почему мнения специалистов разделились?
И надо ли опасаться за свое психическое здоровье любителям тихой охоты...
Пробуждение спящего гиганта: почему в Сибири могут начаться безудержные выбросы метана
Поразительно, но Енисей оказался границей, по сторонам которой развиваются два совершенно климатических сценария. Но итог у них один...