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.
