Parkinson-kór felismerése videófelvételekből

A Parkinsonism & Related Disorders folyóiratban augusztus 13-án jelent meg a University of Florida kutatóinak cikke, amelyben egy mesterséges intelligencia alapú videóelemző szoftvert írtak le, amely a Parkinson-kór korai diagnosztizálására és súlyosságának meghatározására is alkalmas.

A gépi tanulást (machine learning) alkalmazó szoftvert az egyetemi kutatók a Fixel Institute for Neurological Diseases csapatával együttműködve alkották meg, működési elve pedig a beteg motoros tüneteinek számszerűsítésén alapul. A programot 31 korai Parkinson-kórban szenvedő beteg és 26 velük korban megegyező kontroll személy felvételeinek az elemzésével tanították be a korai tünetek felismerésére. A vizsgálatok során a mesterséges intelligenciát három mozgásforma, az ujjakkal végzett koppintások, a kéz mozgása és a láb agilitása alapján tanították be a Parkinson-kór diagnosztizálására. A kutatók három klasszifikációs modellt alkalmaztak a beteg bal és jobb oldali mozdulatainak, illetve a bal-jobb mozgásszimmetriának az értékelésére. A kutatók nullhipotézise az volt, hogy mivel a Parkinson-kór általában aszimmetrikusan kezdődik, a betegség korai szakaszában az egyik oldal jobban érintett, mint a másik.

A bal oldali, a jobb oldali és a szimmetria jellemzők kombinálása 79%-os felismerési pontosságot eredményezett az ujjkoppintós videók alapján, 75%-os pontosságot a kézmozgást elemző felvételekből, 79%-os pontosságot pedig a láb mozgását követő filmek alapján. A háromféle mozgásforma kombinált elemzése azonban már 86%-os differenciálási pontosságot eredményezett az egészséges és a korai Parkinson-kórban szenvedő személyek között.

“Most kifejlesztett módszerünk nem invazív, szabványos videofelvételeket használ, és potenciálisan segíthet a Parkinson-kór jeleinek korábbi felismerésében, javítva a kezelés eredményeit és a betegek kezelését. További előnye, hogy igen könnyen, sok betegen elvégezhető.” - összegzett a tanulmány vezető szerzője, Diego L. Guarín.

Írásunk az alábbi közlemények alapján készült:

What the trained eye cannot see: Detecting movement defects in early stage Parkinson's disease

What the Trained Eye Cannot See: Quantitative Kinematics and Machine Learning Detect Movement Deficits in Early-Stage Parkinson’s Disease from Videos

Irodalmi hivatkozás:

Diego L. Guarín et al, What the Trained Eye Cannot See: Quantitative Kinematics and Machine Learning Detect Movement Deficits in Early-Stage Parkinson's Disease from Videos, Parkinsonism & Related Disorders (2024). DOI: 10.1016/j.parkreldis.2024.107104