आंतरिक चिकित्सा और सार्वजनिक स्वास्थ्य पर सहयोगात्मक अनुसंधान के अंतर्राष्ट्रीय जर्नल

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वेरज़ोला हार्पर

अभी तक, पार्किंसंस रोग (पीडी) की पहचान करने या इसके विकास की निगरानी के लिए कोई विश्वसनीय बायोमार्कर नहीं हैं। यहां, रात्रिकालीन श्वास से संकेतों का उपयोग करके, हमने पीडी की पहचान करने और इसके विकास का अनुसरण करने के लिए एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) मॉडल बनाया है। मॉडल का मूल्यांकन संयुक्त राज्य अमेरिका के कई अस्पतालों के डेटा के साथ-साथ 7,671 व्यक्तियों के बड़े डेटासेट पर कई सार्वजनिक डेटासेट का उपयोग करके किया गया था। होल्ड-आउट और बाहरी परीक्षण सेटों पर, AI मॉडल क्रमशः 0.90 और 0.85 के वक्र के नीचे के क्षेत्र वाले PD की पहचान कर सकता है। मूवमेंट डिसऑर्डर सोसाइटी यूनिफाइड पार्किंसंस डिजीज रेटिंग स्केल, जिसका उपयोग PD की गंभीरता और प्रगति को मापने के लिए किया जाता है, का उपयोग AI मॉडल द्वारा भी किया जा सकता है। AI मॉडल एक ध्यान परत का उपयोग करता है जो इसकी नींद और इलेक्ट्रोएन्सेफेलोग्राम भविष्यवाणियों की व्याख्या को सक्षम बनाता है। हमारा अध्ययन प्रारंभिक साक्ष्य प्रदान करता है कि हमारा एआई मॉडल नैदानिक ​​निदान से पहले जोखिम आकलन के लिए सहायक हो सकता है और पीडी के वस्तुनिष्ठ, गैर-आक्रामक, घर पर मूल्यांकन की व्यवहार्यता को दर्शाता है।