Искусственный интеллект для диагностики болезни Паркинсона: в поисках оптимального метода
Какой метод эффективнее для диагностики болезни Паркинсона – использование носимых датчиков, анализ видеоданных выполнении пациентами привычных действий или анализ характера их почерка? Исследователи Сколтеха в соавторстве с российскими неврологами провели сравнительное исследование этих трех подходов с использованием методов машинного обучения с учетом удобства для пациентов, чтобы выяснить какой из них дает наиболее достоверные результаты для врачей, не вызывает дискомфорта у пациентов и не требует больших временны́х затрат. Результаты исследования опубликованы в журнале IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement.
Возможности искусственного интеллекта активно используются для решения многочисленных задач в медицине, но главным преимуществом ИИ по-прежнему остается способность обнаруживать и диагностировать заболевания точнее, чем человек. В настоящее время при диагностике болезни Паркинсона врачи изучают анамнез пациента, оценивают его двигательные симптомы, физическое и психическое состояние. Однако, проблема в том, что симптоматика болезни Паркинсона зачастую схожа с проявлениями других неврологических заболеваний. Несмотря на то, что сегодня медицина не располагает средствами для полного излечения болезни Паркинсона, ранняя диагностика этого заболевания может значительно помочь в выборе правильной терапии и улучшить качество жизни пациента. Совместными усилиями ученые предпринимают активные шаги по поиску и выявлению явных признаков заболевания на его ранней стадии.
Группа ученых Сколтеха во главе со старшим преподавателем Андреем Сомовым и доцентом Дмитрием Дыловым разработала алгоритмы машинного обучения для выявления и объективной количественной оценки симптомов болезни Паркинсона при помощи датчиков − акселерометра и гироскопа, а также видеокамеры и анализа почерка пациента. Разработанное решение в перспективе можно будет использовать как систему второго мнения, для постановки диагноза и оценки ответа на терапию независимо от того, где находится пациент. Все, что ему потребуется, − это иметь носимое устройство, например, фитнес-трекер и/или смартфон с подключением к Интернету.
«Мы собрали данные по эксперименту с участием 120 человек, средний возраст которых составлял 58,5 лет. Из них 35 человек – здоровые люди, а 85 − пациенты с болезнью Паркинсона. Всем участникам было предложено надеть датчики и в течение приблизительно 15 минут перед камерой выполнить несколько двигательных задач: сложить полотенца, налить воду в стакан, постучать указательным пальцем по большому, нарисовать спираль, вслух прочитать сложное предложение и записать его. Упражнения были разработаны под руководством врачей-неврологов с использованием данных из разных источников, включая известные шкалы оценки болезни Паркинсона и результаты предыдущих исследований в этой области. Каждое упражнение ориентировано на выявление определенного симптома», − рассказывает аспирантка Сколтеха Екатерина Коваленко, описывая постановку эксперимента и анализ результатов.
«Не у всех пациентов с болезнью Паркинсона присутствует полный набор симптомов, поэтому мы решили выяснить, можно ли для выявления симптоматики использовать только один метод диагностики – использование датчика, видеосъемку или анализ почерка. Наилучший результат был получен при использовании первого метода − анализа информации от датчиков, однако этот метод оказался неудобен для пациентов на поздних стадиях болезни Паркинсона. В то же время, пациенты, у которых заболевание было диагностировано на ранних стадиях, отметили удобство использования носимых датчиков, а это значит, что уже в ближайшем будущем носимые устройства можно будет использовать для непрерывного сбора и анализа данных о состоянии пациента, что позволит отслеживать динамику заболевания и ответ пациента на медикаментозное лечение», − поясняет аспирант Сколтеха Алексей Щербак.
С точки зрения удобства для пациентов оптимальным является метод анализа письма, поскольку для того, чтобы нарисовать спираль и сфотографировать ее, много времени не нужно. Не менее удобен для пациентов и анализ данных видеосъемки. К тому же, этот метод представляется наиболее перспективным, поскольку он позволяет обнаруживать симптомы в режиме реального времени и не создает никаких неудобств или ограничений для пациентов при выполнении привычных действий.
«Следует иметь в виду, что помимо методов дифференциальной диагностики врачам необходимы объективные инструменты для оценки моторных флуктуаций у пациентов с болезнью Паркинсона. Такие инструменты после их апробации позволят более индивидуально подходить к лечению больных и помогут врачам в принятии решений о назначении медикаментозной терапии, а, в случае необходимости, о проведении нейрохирургического вмешательства», − отмечает соавтор статьи, руководитель Федерального неврологического центра экстрапирамидных заболеваний и психического здоровья ГНЦ ФМБЦ им. А.И. Бурназяна, врач-невролог, к.м.н., Екатерина Бриль.
Текст: пресс-служба Сколтеха
A. Talitckii et al., «Comparative Study of Wearable Sensors, Video, and Handwriting to Detect Parkinson’s Disease,» in IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 71, pp. 1-10, 2022, Art no. 2509910, doi: 10.1109/TIM.2022.3176898.