Znanstvenici su postigli značajan napredak u korištenju umjetne inteligencije (AI) za praćenje progresije Parkinsonove bolesti, omogućujući točniju dijagnozu i prilagodbu liječenja. Sustavi temeljeni na AI sada mogu kvantificirati motoričke simptome ove neurološke bolesti kroz analizu video zapisa snimljenih na pametnim telefonima i tabletima, što predstavlja revoluciju u načinu na koji se bolest prati i tretira.

Novi sustavi, razvijeni na Sveučilištu u Kaliforniji, San Francisco (UCSF), kao i na Sveučilištu u Floridi, koriste strojno učenje za analizu pokreta pacijenata, omogućujući preciznije mjerenje simptoma Parkinsonove bolesti. Ovi sustavi ne samo da omogućuju kvantitativnu procjenu, već također otkrivaju suptilne promjene u motoričkim funkcijama koje bi inače mogle proći neopaženo tijekom standardnog kliničkog pregleda.

Kvantifikacija simptoma kroz video analize
Tradicionalne metode praćenja Parkinsonove bolesti oslanjaju se na subjektivne procjene neurologa tijekom kliničkog pregleda. Pacijenti izvode niz standardnih pokreta, kao što su tapkanje prstima ili hodanje, dok ih liječnici ocjenjuju na temelju vizualne procjene. Međutim, ove metode imaju svoja ograničenja, budući da se promjene u simptomima mogu manifestirati između posjeta liječniku, a često su previše suptilne da bi bile zapažene golim okom.

Umjetna inteligencija, integrirana u nove sustave, analizira video zapise pacijenata, identificirajući ključne karakteristike pokreta, poput brzine i preciznosti pokreta ruku ili hodanja. Na temelju ovih podataka, sustav može dodijeliti ocjene koje reflektiraju težinu bolesti. Ovi podaci ne samo da pomažu liječnicima u prilagodbi terapija, već omogućuju i kontinuirano praćenje pacijenata izvan kliničkih uvjeta, što je dosad bilo teško izvedivo.

Poboljšana dijagnostika i liječenje
Primjenom ovih naprednih AI sustava, dijagnostika Parkinsonove bolesti postaje ne samo točnija već i brža. Sustavi omogućuju otkrivanje promjena u pokretima koje ukazuju na napredovanje bolesti, čak i prije nego što simptomi postanu vidljivi kliničarima. U jednoj studiji na Sveučilištu u Floridi, korištenje AI za analizu video zapisa pacijenata pokazalo je sposobnost sustava da detektira male promjene u pokretima prstiju, koje mogu biti ključne za ranu intervenciju. Ovaj pristup omogućuje preciznije praćenje učinkovitosti terapija i prilagodbu tretmana u stvarnom vremenu, što može značajno poboljšati kvalitetu života pacijenata.

Primjena u drugim neurološkim poremećajima
Iako su ovi sustavi primarno razvijeni za Parkinsonovu bolest, njihova primjena može se proširiti i na druge neurološke poremećaje. Na primjer, slični AI sustavi mogli bi se koristiti za praćenje motoričkih poremećaja uzrokovanih moždanim udarom, multiplom sklerozom ili traumatskim ozljedama mozga. Time bi se omogućilo kvantificiranje simptoma na način koji je dosad bio nezamisliv u kliničkoj praksi, pružajući liječnicima moćan alat za praćenje i liječenje širokog spektra neuroloških stanja.

Napredna tehnologija za rano otkrivanje
Uz napredak u video analizi, istraživači su također razvili AI sustave koji mogu predvidjeti razvoj Parkinsonove bolesti godinama prije pojave prvih simptoma. Korištenjem naprednih biomarkera, ovi sustavi analiziraju krvne uzorke pacijenata kako bi identificirali one koji imaju visok rizik od razvoja bolesti. Ova tehnologija, još uvijek u fazi istraživanja, ima potencijal da transformira način na koji se Parkinsonova bolest dijagnosticira i liječi, omogućujući rano započinjanje terapije i možda čak prevenciju same bolesti.

Budućnost AI u medicinskoj praksi
Razvoj AI sustava za praćenje i liječenje Parkinsonove bolesti samo je početak. Kako se tehnologija nastavlja razvijati, možemo očekivati sve širu primjenu ovih alata u medicinskoj praksi. Od personalizirane medicine do ranog otkrivanja bolesti, AI ima potencijal da u potpunosti transformira način na koji liječnici pristupaju dijagnostici i terapiji. S obzirom na brzinu kojom se ova tehnologija razvija, mnogi stručnjaci vjeruju da ćemo unutar nekoliko godina svjedočiti širokoj primjeni ovih sustava u kliničkoj praksi, što će omogućiti bržu, točniju i učinkovitiju medicinsku njegu.

Izvor: University of California