การหายใจ

เครื่องมือดังกล่าวคือโครงข่ายประสาทเทียม ซึ่งเป็นชุดของอัลกอริธึมที่เชื่อมต่อกันซึ่งเลียนแบบวิธีการทำงานของสมองมนุษย์ ซึ่งสามารถประเมินได้ว่ามีคนเป็นโรคพาร์กินสันจากการหายใจตอนกลางคืนหรือไม่ เช่น รูปแบบการหายใจที่เกิดขึ้นขณะนอนหลับ เครือข่ายประสาทซึ่งได้รับการฝึกฝนโดยนักศึกษาปริญญาเอกของ MIT Yuzhe Yang และ postdoc Yuan Yuan ยังสามารถแยกแยะความรุนแรงของโรคพาร์กินสันของใครบางคนและติดตามการลุกลามของโรคเมื่อเวลาผ่านไป Yang เป็นผู้เขียนคนแรกในบทความใหม่ที่อธิบายถึงผลงานซึ่งตีพิมพ์ในวันนี้ในNature Medicine Katabi ซึ่งเป็นบริษัทในเครือของ MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory และผู้อำนวยการ Center for Wireless Networks and Mobile Computing เป็นผู้เขียนอาวุโส พวกเขาเข้าร่วมโดย Yuan และเพื่อนร่วมงาน 12 คนจาก Rutgers University, University of Rochester Medical Center, Mayo Clinic, Massachusetts General Hospital และ Boston University College of Health and Rehabilition ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา นักวิจัยได้ตรวจสอบศักยภาพของการตรวจหาโรคพาร์กินสันโดยใช้น้ำไขสันหลังและการสร้างภาพระบบประสาท แต่วิธีการดังกล่าวเป็นวิธีที่รุกราน มีค่าใช้จ่ายสูง และจำเป็นต้องเข้าถึงศูนย์การแพทย์เฉพาะทาง ทำให้ไม่เหมาะสำหรับการทดสอบบ่อยครั้งซึ่งอาจให้การวินิจฉัยล่วงหน้าหรือการติดตามอย่างต่อเนื่องของ ความก้าวหน้าของโรค นักวิจัยของ MIT แสดงให้เห็นว่าการประเมินโรคพาร์กินสันด้วยปัญญาประดิษฐ์สามารถทำได้ทุกคืนที่บ้านในขณะที่คนๆ นั้นหลับและไม่ต้องสัมผัสร่างกาย ในการดำเนินการดังกล่าว ทีมงานได้พัฒนาอุปกรณ์ที่มีลักษณะเหมือนเราเตอร์ Wi-Fi ในบ้าน แต่แทนที่จะให้การเข้าถึงอินเทอร์เน็ต อุปกรณ์จะปล่อยสัญญาณวิทยุ วิเคราะห์การสะท้อนจากสภาพแวดล้อมโดยรอบ และแยกรูปแบบการหายใจของวัตถุโดยไม่ใช้ร่างกาย ติดต่อ. จากนั้นสัญญาณการหายใจจะถูกส่งไปยังโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อประเมินโรคพาร์กินสันในลักษณะที่ไม่โต้ตอบ โดยผู้ป่วยและผู้ดูแลไม่จำเป็นต้องใช้ความพยายามใดๆ Katabi กล่าวว่า "ความสัมพันธ์ระหว่างโรคพาร์กินสันกับการหายใจถูกบันทึกไว้ตั้งแต่ปี 1817 ในงานของ Dr. James Parkinson สิ่งนี้กระตุ้นให้เราพิจารณาถึงศักยภาพในการตรวจหาโรคจากการหายใจโดยไม่ต้องดูการเคลื่อนไหว" Katabi กล่าว "การศึกษาทางการแพทย์บางชิ้นแสดงให้เห็นว่าอาการทางระบบทางเดินหายใจเกิดขึ้นหลายปีก่อนอาการของมอเตอร์ ซึ่งหมายความว่าลักษณะ การหายใจ อาจมีแนวโน้มในการประเมินความเสี่ยงก่อนการวินิจฉัยโรคพาร์กินสัน" โรคทางระบบประสาทที่เติบโตเร็วที่สุดในโลก โรคพาร์กินสันเป็นโรคทางระบบประสาทที่พบบ่อยเป็นอันดับสองรองจากโรคอัลไซเมอร์ ในสหรัฐอเมริกาเพียงประเทศเดียว ผู้คนเดือดร้อนกว่า 1 ล้านคน และมีภาระทางเศรษฐกิจปีละ 51.9 พันล้านดอลลาร์ อัลกอริทึมของทีมวิจัยได้รับการทดสอบกับบุคคล 7,687 คน รวมถึงผู้ป่วยโรคพาร์กินสัน 757 คน Katabi ตั้งข้อสังเกตว่าการศึกษานี้มีนัยสำคัญต่อการพัฒนายาและการดูแลทางคลินิกของโรคพาร์กินสัน "ในแง่ของการพัฒนายา ผลลัพธ์สามารถช่วยให้การทดลองทางคลินิกมีระยะเวลาสั้นลงอย่างมากและมีผู้เข้าร่วมน้อยลง ซึ่งท้ายที่สุดแล้วจะช่วยเร่งการพัฒนาวิธีการรักษาใหม่ๆ ในแง่ของการดูแลทางคลินิก แนวทางนี้สามารถช่วยในการประเมินผู้ป่วยโรคพาร์กินสันในชุมชนดั้งเดิมที่ด้อยโอกาส รวมถึงผู้ที่อาศัยอยู่ในพื้นที่ชนบทและผู้ที่มีปัญหาในการออกจากบ้านเนื่องจากการเคลื่อนไหวที่จำกัดหรือความบกพร่องทางสติปัญญา" เธอกล่าว เรย์ ดอร์ซีย์ ศาสตราจารย์ด้านประสาทวิทยาแห่งมหาวิทยาลัยโรเชสเตอร์และผู้เชี่ยวชาญด้านโรคพาร์กินสันผู้ร่วมเขียนรายงานกล่าวว่า "ในศตวรรษนี้เรายังไม่มีการค้นพบทางการรักษาใหม่ ซึ่งบ่งชี้ว่าแนวทางปัจจุบันของเราในการประเมินการรักษาใหม่ๆ นั้นไม่ดีพอ" Dorsey เสริมว่าการศึกษานี้น่าจะเป็นหนึ่งในการศึกษาการนอนหลับที่ใหญ่ที่สุดเท่าที่เคยมีมาเกี่ยวกับโรคพาร์กินสัน "เรามีข้อมูลที่จำกัดมากเกี่ยวกับอาการของโรคในสภาพแวดล้อมทางธรรมชาติ และอุปกรณ์ [Katabi's] ช่วยให้คุณได้รับการประเมินตามวัตถุประสงค์ในโลกแห่งความเป็นจริงว่าผู้คนกำลังทำอะไรอยู่ที่บ้าน การเปรียบเทียบที่ฉันชอบวาด [ของการประเมินโรคพาร์กินสันในปัจจุบัน] เป็นโคมไฟถนนในตอนกลางคืน และสิ่งที่เราเห็นจากโคมไฟถนนเป็นส่วนเล็กๆ … เซ็นเซอร์แบบไร้สัมผัสทั้งหมด [ของ Katabi] ช่วยให้เราส่องสว่างในความมืด" งานวิจัยนี้ดำเนินการโดยความร่วมมือกับมหาวิทยาลัยโรเชสเตอร์ Mayo Clinic และโรงพยาบาล Massachusetts General Hospital และได้รับการสนับสนุนจากสถาบันสุขภาพแห่งชาติ โดยได้รับการสนับสนุนบางส่วนจากมูลนิธิวิทยาศาสตร์แห่งชาติและมูลนิธิไมเคิล เจ. ฟ็อกซ์