Дослідницький підрозділ фонду Big Blue та фонду Майкла Дж. Фокса (MJFF) створили модель штучного інтелекту(ШІ), яка може групувати типові схеми симптомів хвороби Паркінсона і точно визначати прогресування цих симптомів у пацієнта.
Відкриття, опубліковане у The Lancet Digital Health, було однією з ключових цілей, які дві організації прагнули досягти з самого початку співпраці. IBM Research та MJFF працюють разом з липня 2018 року, щоб дослідити, як можна застосовувати машинне навчання, щоб допомогти медикам глибше зрозуміти природу хвороби Паркінсона, пише ZDNet.
Складність виявлення даної хвороби в тому, що вона прогресує по-різному у кожної людини. В рамках розробки моделі ШІ дослідники використали неідентифіковані набори даних організації по виявленню хвороби Паркінсона.
“Набір даних служив вхідним матеріалом для підходу до машинного навчання, дозволяючи виявляти складні моделі симптомів та прогресування. Хоча багато попередніх досліджень були зосереджені на характеристиці хвороби Паркінсона з використанням лише вихідної інформації, наш метод спирається на дані про пацієнтів за сім років. Крім того, наша модель робить обмежені апріорні припущення щодо шляхів прогресування, порівняно з попередніми дослідженнями”, – йдеться у дослідженні IBM Research.
В результаті досліджень IBM спеціалісти виявили, що стан пацієнта може змінюватися за кількома факторами, включаючи здатність виконувати повсякденну діяльність; проблеми, пов’язані з повільністю рухів, тремором та нестабільністю постави, а також немоторні симптоми, такі як депресія, тривожність, когнітивні порушення та розлади сну. У той же час модель може передбачити, коли пацієнт перейде у важкий стан хвороби.
“Ми виявили, що результати підтверджують гіпотезу про різні шляхи прогресування, на що вказує багато траєкторій захворювання, які ми спостерігали. Однак модель ШІ все ще може робити точні прогнози. Навчивши модель за допомогою одного набору даних, вона була здатна успішно прогнозувати запущений стан хвороби Паркінсона, пов’язаний з такими наслідками, як деменція та неможливість ходити без допомоги “, – заявляє IBM Research.
Таким чином дослідники сподіваються, що модель може бути використана для надання допомоги медичним працівникам у наданні рекомендацій щодо ведення пацієнтів, а також для виявлення тих, хто може отримати користь від клінічного випробування. В якості наступних кроків планується подальше вдосконалення моделі шляхом включення геномних та нейровізуалізаційних вимірювань, щоб вона могла надати ще більш детальну характеристику захворювання.
Радимо звернути увагу на поради, про які писав Cybercalm, а саме:
В Україні користувачів Android та iOS атакує небезпечне шкідливе ПЗ
Чи варто використовувати VPN для перегляду усіх веб-сторінок? ПОРАДИ
Як перевірити шкідливий чи безпечний сайт? – ПОРАДИ
Як змусити AirPods повідомляти про дзвінки та сповіщення на iPhone? – ІНСТРУКЦІЯ
Як перевірити, які програми на iPhone Ви використовуєте найчастіше? – ІНСТРУКЦІЯ
До речі, користувачі ніколи не зможуть встановити Windows 11 на несумісні пристрої. Групова політика не дозволить Вам обійти обмеження апаратного забезпечення для установки Windows 11.
Apple має намір додати підтримку системи розпізнавання осіб Face ID на комп’ютери Mac протягом наступних двох років. Про це повідомив оглядач Bloomberg.
Зловмисники все частіше використовують безкоштовний месенджер Discord як канал для поширення шкідливих програм.
Окрім цього, стало відомо про великий витік даних учасників Clubhouse. Провідний експерт з кібербезпеки Джіт Джайн повідомив, що повна база телефонних номерів Clubhouse виставлена на продаж в Darknet.
Також стало відомо, що операційна система Windows 11, яка ще офіційно не вийшла, але вже доступна для скачування і попереднього знайомства, використовується зловмисниками, які намагаються підсунути користувачеві шкідливе ПЗ під виглядом нової ОС.
