人工知能はパーキンソン病の初期段階を治療できるかもしれない

おそらく多くの友人は、パーキンソン病が世界中で 1,000 万人以上の人々を悩ませている神経変性疾患であることをご存知でしょう。従来、臨床診断には、動作緩慢、安静時振戦（手足の震え）、および筋肉の硬直の発見が必要でした。しかし、早期診断は容易ではなく、医療現場では難しい問題となっています。

人工知能ネットワーク図（インターネットからの画像）

最近、オックスフォード大学の科学者たちはこの点で進歩を遂げました。彼らは、パーキンソン病の早期予測因子であるレム睡眠行動障害（RBD）を自動的に検出できるフレームワークを開発しました。

RBD 検出のために、RF 分類器は筋萎縮 (筋肉の力が失われる状態) やその他の特徴を認識するようにトレーニングされました。 (筋肉の消耗は RBD の最も重要な予測因子でした。) テストでは、手動で注釈を付けた睡眠段階を使用した場合は 96 パーセントの精度が達成され、自動化された睡眠段階を使用した場合は 92 パーセントの精度が達成されました。睡眠段階の分類をより自動化することで、結果をさらに改善できる可能性がある。これは、階層化された数学関数が脳内のニューロンの行動を模倣するディープラーニングを伴う技術である。

この研究では、ウェアラブルデバイスで使用してパーキンソン病を早期に特定するのに役立つ、扱いやすく、完全に自動化された高感度の RBD 識別パイプラインを検証しました。

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