Zaloguj się, aby obserwować tę zawartość
Obserwujący
0
Algorytm na smartfona lepiej diagnozuje niż lekarze
dodany przez
KopalniaWiedzy.pl, w Medycyna
-
Podobna zawartość
-
przez KopalniaWiedzy.pl
Naukowcy z Uniwersytetów w Bath i Bristolu nie tylko wykazali, że ich technologia Fastball EEG jest w stanie wykryć wczesne oznaki choroby Alzheimera na całe lata przed czasem, w którym możliwa jest diagnoza kliniczna, ale również, że kilkuminutowy test można łatwo przeprowadzić w domu pacjenta. To zaś daje możliwość wykonywania szeroko zakrojonych badań przesiewowych.
Podczas krótkiego, zaledwie 3-minutowego badania za pomocą Fastball EEG, rejestrowana jest aktywność mózgu w czasie, czy uczestnik badania ogląda obrazki. W ten sposób można zidentyfikować osoby z łagodnym zaburzeniem poznawczym (MCI). To stan przejściowy pomiędzy naturalnymi skutkami starzenia się, który może prowadzić do rozwoju alzheimera.
Obecnie dysponujemy dobrymi lekami spowalniającymi postępy choroby Alzheimera. Jednak ich skuteczność zależy od wczesnego podania. Dlatego niezwykle ważne są metody pozwalające na jak najwcześniejsze zidentyfikowanie pierwszych sygnałów mogących prowadzić do tej choroby. Obecnie w wielu przypadkach chorzy otrzymują diagnozę na tyle późno, że stosowanie najbardziej efektywnych form leczenia staje się nieskuteczne.
Doktor George Stothart z Wydziału Psychologii Uniwersytetu w Bath mówi, że obecnie stosowane narzędzia diagnostyczne wyłapują chorobę Alzheimera na 10 do 20 lat po tym, jak zaczyna się ona rozwijać. Szybki pasywny test Fastball może to zmienić, dostarczając obiektywną diagnozę znacznie wcześniej, stwierdza uczony. Nowa technika działa wyłącznie dzięki rejestrowaniu fal mózgowych w reakcji na oglądane obrazki. Nie wymaga od osoby badanej przestrzegania jakichś instrukcji, czy przypominania sobie czegoś. Dzięki temu test jest bardziej obiektywny i łatwiejszy do przeprowadzenia, niż tradycyjne testy pamięciowe.
Badania omówiono na łamach Brain Communications.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Od wielu lat inżynierowie z Uniwersytetu Harvarda tworzą elastyczne robotyczne stroje dla osób z upośledzeniem ruchu w wyniku udarów czy chorób neurodegeneracyjnych. Stroje takie służą nie tylko pomocą przy wykonywaniu codziennych czynności, ale równie pomagają przy terapii, której celem jest odzyskanie mobilności. Jednak nie ma dwóch identycznych osób, a nasz sposób poruszania się jest wysoce zindywidualizowany. Szczególnie jest to widoczne u osób z zaburzeniami mobilności. To zaś powoduje, że bardzo trudno jest stworzyć urządzenie, które nadawałoby się dla różnych osób.
Rozwiązaniem tego problemu może być wykorzystanie systemów maszynowego uczenia się. Profesor Conor Walsh i jego zespół z John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences (SEAS) na Uniwersytecie Harvarda od sześciu lat współpracują z lekarzami z Massachusetts General Hospital oraz naukowcami z Harvard Medical School. Efektem współpracy ze specjalistą od udarów i rehabilitacji układu nerwowego doktorem Dawidem Linem oraz specjalistką od stwardnienia rozsianego doktor Sabriną Paganoni jest specjalna kamizelka zdolna do uczenia się ruchów indywidualnego pacjenta i pomagająca mu poruszać kończyną wymagającą rehabilitacji.
Problemem dla osób z upośledzeniami ruchomości jest na przykład wykonanie serii powtarzalnych ruchów, potrzebnych na przykład przy myciu zębów czy jedzeniu. Mają problemy z uniesieniem ramienia na odpowiednią wysokość, utrzymaniem go, ramię bardzo szybko się męczy, gdy trzeba takie ruchy powtarzać. Wstępne wersje samouczącej się kamizelki zwracały uwagę tylko na ruchy pacjenta. Okazało się, że gdy kamizelka pomogła unieść ramię, chorzy mieli problem z jego opuszczeniem. Niektórzy nie mieli siły, by przezwyciężyć opór robota. Dlatego też w nowej wersji dodano model fizyczny, który przewiduje minimalną siłę, potrzebną do pomocy w poruszeniu kończyny. Dzięki temu pacjenci nie tylko odczuwają pomoc jako bardziej naturalną, ale nie mają większych problemów z samodzielnym opuszczaniem ramienia.
Nowe urządzenie przetestowano na 9 osobach, 5 po udarach i 4 ze stwardnieniem zanikowym bocznym. Dla osób ze stwardnieniem rozsianym najważniejszymi aspektami są komfort, łatwość użycia i dostosowywanie się urządzenia do ich specyficznych potrzeb i wzorców ruchu. Personalizacja jest tutaj kluczowym elementem pozwalającym pacjentom na osiągnięcie niezależności i poprawienie jakości ich życia. Nasze urządzenie ma potencjał znaczącej poprawy funkcjonowania górnych kończyn, zwiększenia aktywności pacjentów oraz redukcji wykonywanych przez nich ruchów kompensujących, stwierdza Paganoni.
Testy wykazały, że już obecna wersja kamizelki jest w stanie z 94-procentową dokładnością odróżniać ruchy ramienia, pozwala chorym uzyskać większy zakres ruchu ramienia, łokcia i nadgarstka, dzięki czemu nie muszą oni całym ciałem kompensować niedoborów. To zaś powoduje, że ich sposób poruszania się jest bardziej dokładny i efektywny.
Więcej informacji: Personalized ML-based wearable robot control improves impaired arm function.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Algorytm sztucznej inteligencji stworzony na University of Cambridge uzyskał 97-procentową dokładność w diagnozowaniu celiakii na podstawie biopsji. System maszynowego uczenia się, który został wytrenowany na zestawie niemal 3400 biopsji pochodzących z czterech szpitali, może znakomicie przyspieszyć pracę lekarzy. Będzie też nieocenioną pomocą w krajach rozwijających się, gdzie bardzo brakuje patologów.
Celiakia, autoimmunologiczna nadwrażliwość na gluten, daje różne objawy u różnych pacjentów. Jej zdiagnozowanie nie jest więc proste. Najdoskonalszą metodą rozpoznania celiakii jest biopsja dwunastnicy. Pobrany materiał jest następnie analizowany przez patologów. Analizują oni stan kosmków jelitowych. Nie jest to łatwe zadanie, gdyż mogą w nich występować bardzo drobne zmiany. Patolodzy używają pięciostopniowej skali Marsha-Oberhubera, w której 0 oznacza prawidłowe kosmki, a 4 - ich całkowity zanik.
Celiakia może dotykać nawet 1% osób i powodować bardzo poważne objawy, ale uzyskanie diagnozy nie jest proste. Może to trwać wiele lat. Sztuczna inteligencja może przyspieszyć ten proces, mówi profesor Elizabeth Soilleux z Wydziału Patologii Uniwersytetu w Cambridge, która współtworzyła nowy algorytm.
Oprogramowanie zostało zweryfikowane na podstawie niemal 650 biopsji, z którymi system nie miał wcześniej do czynienia. Okazało się, że w ponad 97% przypadków postawił on prawidłową diagnozę. Jego czułość diagnostyczna wynosiła ponad 95%. Oznacza to, że jest on w stanie prawidłowo zidentyfikować chorobę u 95% osób rzeczywiście na nią cierpiących. Natomiast swoistość oprogramowania – czyli zdolność do zidentyfikowania przypadków, w których choroba nie występuje – wynosiła niemal 98%.
System osiągnął więc bardzo dobre wyniki. Wcześniejsze badania, przeprowadzone przez ten sam zespół, wykazały, że nawet sami patolodzy nie zgadzają się między sobą odnośnie diagnozy. Gdy bowiem specjalistom pokazano 100 slajdów w biopsjami i poproszono o stwierdzenie, czy pacjent choruje, nie choruje czy też nie można tego stwierdzić na podstawie biopsji, patolodzy nie zgadzali się ze sobą w ponad 20% przypadków.
W weryfikacji diagnoz postawionych przez sztuczną inteligencję udział wzięło 4 patologów. Pokazano im 30 slajdów i okazało się, że patolodzy z równie dużym prawdopodobieństwem zgadzali się z diagnozą postawioną przez algorytm, co z diagnozą postawioną przez drugiego patologa. To dowodzi, że po raz pierwszy sztuczna inteligencja potrafi równie dobrze co doświadczony patolog stwierdzić, czy pacjent cierpi na celiakię, czy tez nie. Trenowaliśmy nasz system na zestawach danych uzyskanych w różnych warunkach, dzięki temu wiemy, że sprawdzi się on w praktyce, w sytuacjach gdy materiał z biopsji jest w różny sposób przetwarzany i obrazowany, dodaje doktor Florian Jaeckle.
Twórcy algorytmu planują teraz przetestowanie go na znacznie większej liczbie osób. Wyniki takich testów, o ile wypadną równie pomyślnie, będą podstawą do starania się o uznanie algorytmu za narzędzie dopuszczone w diagnostyce medycznej.
Artykuł opisujący algorytm został opublikowany na łamach The New England Journal of Medicine.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Dermatolog Harald Kittler z Uniwersytetu Medycznego w Wiedniu stanął na czele austriacko-australijskiego zespołu, który porównał trafność diagnozy i zaleceń dotyczących postępowania z przebarwieniami na skórze stawianych przez lekarzy oraz przez dwa algorytmy sztucznej inteligencji pracujące na smartfonach. Okazało się, że algorytmy równie skutecznie co lekarze diagnozują przebarwienia. Natomiast lekarze podejmują znacznie lepsze decyzje dotyczące leczenia.
Testy przeprowadzono na prawdziwych przypadkach pacjentów, którzy zgłosili się na Wydział Dermatologii Uniwersytetu Medycznego w Wiedniu oraz do Centrum Diagnozy Czerniaka w Sydney w Australii.
Testowane były dwa scenariusze. W scenariuszu A porównywano 172 podejrzane przebarwienia na skórze (z których 84 były nowotworami), jakie wystąpiły u 124 pacjentów. W drugim (scenariuszu B) porównano 5696 przebarwień – niekoniecznie podejrzanych – u 66 pacjentów. Wśród nich było 18 przebarwień spowodowanych rozwojem nowotworu. Testowano skuteczność dwóch algorytmów. Jeden z nich był nowym zaawansowanym programem, drugi zaś to starszy algorytm ISIC (International Skin Imaging Collaboration), używany od pewnego czasu do badań retrospektywnych.
W scenariuszu A nowy algorytm stawiał diagnozę równie dobrze jak eksperci i był wyraźnie lepszy od mniej doświadczonych lekarzy. Z kolei algorytm ISIC był znacząco gorszy od ekspertów, ale lepszy od niedoświadczonych lekarzy.
Jeśli zaś chodzi o zalecenia odnośnie leczenia, nowoczesny algorytm sprawował się gorzej niż eksperci, ale lepiej niż niedoświadczeni lekarze. Aplikacja ma tendencję do usuwania łagodnych zmian skórnych z zaleceń leczenia, mówi Kittler.
Algorytmy sztucznej inteligencji są więc już na tyle rozwinięte, że mogą służyć pomocą w diagnozowaniu nowotworów skóry, a szczególnie cenne będą tam, gdzie brak jest dostępu do doświadczonych lekarzy. Ze szczegółami badań można zapoznać się na łamach The Lancet.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu (UAM), Politechnika Poznańska oraz neurolodzy i psychiatrzy chcą opracować nową, bezinwazyjną metodę diagnozowania choroby Alzheimera na wczesnym etapie. Jak podkreślono na stronie UAM, w celu przeprowadzenia badań pilotażowych w projekcie naukowcy planują zgromadzić grupę około 50 osób zagrożonych rozwojem choroby, a także podobną grupę kontrolną.
Choroba Alzheimer przez dekady może rozwijać się bez żadnych objawów. Tymczasem, jak w przypadku większości chorób, wczesne rozpoznanie ma olbrzymie znaczenie dla rokowań. Im zatem szybciej schorzenie zostanie zdiagnozowane, tym większa szansa na wyleczenie czy powstrzymanie dalszych postępów choroby. Wszyscy mamy nadzieję, że prędzej czy później będziemy dysponować skutecznym lekiem, jednak może się okazać, że największą barierą w jego zastosowaniu będzie dostęp do wczesnej diagnostyki - obecnie drogiej i trudno osiągalnej, mówi profesor Jędrzej Kociński z UAM.
Naukowcy zapraszają więc do wzięcia udziału w bezpłatnych anonimowych badaniach wszystkich, którzy podejrzewają, że coś złego dzieje się z ich pamięcią, oraz osoby po 50. roku życia bez zaburzeń pamięci, ale w rodzinach których są lub były osoby z wczesnym otępieniem (czyli takie, u których rozwinęło się one przed 65. rokiem życia). W badaniach nie mogą wziąć udział osoby z wyraźnymi objawami otępienia, ani z już zdiagnozowaną chorobą Alzheimera. Szczegółowe informacje o projekcie znajdziemy na stronach Alzheimer Prediction Project, a chęć udziału w badaniu można zgłosić pisząc na adres kierownika projektu, doktora Marcina Górniaka, lekarz.marcin.gorniak[at]gmail.com.
« powrót do artykułu
-
-
Ostatnio przeglądający 0 użytkowników
Brak zarejestrowanych użytkowników przeglądających tę stronę.