Разработанная в Университете Флориды технология обработки видео с использованием искусственного интеллекта поможет неврологам лучше отслеживать прогрессирование болезни Паркинсона у пациентов, в конечном итоге улучшая уход за ними и качество жизни.

Система, разработанная Диего Гуарином, доктором философии, доцентом кафедры прикладной физиологии и кинезиологии в Колледже здоровья и работоспособности человека Флоридского университета, применяет машинное обучение для анализа видеозаписей пациентов, выполняющих тест постукивания пальцами — стандартный тест на болезнь Паркинсона, который заключается в быстром постукивании большим и указательным пальцами 10 раз.

Работа опубликована в журнале IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering .

«Изучая эти видео, мы смогли обнаружить даже самые незначительные изменения в движениях рук , которые характерны для болезни Паркинсона, но которые врачам может быть сложно визуально определить», — сказал Гуарин, который связан с Институтом неврологических заболеваний Нормана Фикселя при Медицинском центре Флоридского университета.

«Прелесть этой технологии в том, что пациент может записать, как он выполняет тест, а программное обеспечение анализирует его и сообщает врачу, как двигается пациент, чтобы врач мог принимать решения».

Болезнь Паркинсона — это заболевание мозга, которое влияет на движение и может привести к замедлению движений, тремору, скованности и трудностям с равновесием и координацией. Симптомы обычно начинаются постепенно и ухудшаются со временем. Не существует специального лабораторного или визуализирующего теста, который может диагностировать болезнь Паркинсона, но ряд упражнений и маневров, выполняемых пациентом, помогает врачам определить и оценить тяжесть расстройства.

Наиболее часто используемая шкала оценки течения болезни Паркинсона — это Единая шкала оценки болезни Паркинсона Общества расстройств движения. Гуарин объяснил, что, несмотря на свою надежность, рейтинг ограничен 5-балльной шкалой, что ограничивает ее способность отслеживать тонкие изменения в прогрессировании и склонно к субъективным интерпретациям.

Исследовательская группа, в которую вошли неврологи Флоридского университета Джошуа Вонг, доктор медицины, доктор философии Николаус Макфарланд и доктор медицины Адольфо Рамирес-Самора, разработала более объективный способ количественной оценки двигательных симптомов у пациентов с болезнью Паркинсона, используя алгоритмы машинного обучения для анализа видео и фиксации тонких изменений в течении болезни с течением времени.

«Мы обнаружили, что можем наблюдать те же особенности, которые врачи пытаются увидеть, используя камеру и компьютер», — сказал Гуарин. «С помощью ИИ тот же осмотр становится проще и занимает меньше времени для всех участников».

Гуарин сообщил, что автоматизированная система также выявила ранее незамеченные подробности движения, используя точные данные, собранные камерой, например, насколько быстро пациент разжимает или сжимает палец во время движения и насколько сильно изменяются свойства движения при каждом нажатии.

«Мы увидели, что при болезни Паркинсона открывающее движение задерживается по сравнению с тем же движением у здоровых людей», — сказал Гуарин. «Это новая информация, которую почти невозможно измерить без видео и компьютера, и она говорит нам, что технология может помочь лучше охарактеризовать, как болезнь Паркинсона влияет на движение, и предоставить новые маркеры для оценки эффективности терапии».

Чтобы усовершенствовать систему, которую Гуарин изначально разработал для анализа черт лица при заболеваниях, отличных от болезни Паркинсона, команда обратилась к HiPerGator Флоридского университета — одному из крупнейших в мире суперкомпьютеров с искусственным интеллектом — для обучения некоторых из его моделей.

«HiPerGator позволил нам разработать модель машинного обучения, которая упрощает видеоданные в оценку движения », — пояснил Гуарин. «Мы использовали HiPerGator для обучения, тестирования и уточнения различных моделей с большими объемами видеоданных, и теперь эти модели могут работать на смартфоне».

Доктор медицинских наук Майкл С. Окун, директор Института Нормана Фикселя и медицинский консультант Фонда болезни Паркинсона, заявил, что автоматизированная видеооценка может стать «переломным моментом» в клинических испытаниях и лечении.

«Тест постукивания пальцем — один из важнейших элементов, используемых для диагностики и измерения прогрессирования болезни Паркинсона», — сказал Окун. «Сегодня для интерпретации результатов требуется эксперт, но преобразующим является то, как Диего и три невролога, занимающихся болезнью Паркинсона в Институте Фикселя, смогли использовать ИИ для объективизации прогрессирования болезни».

Помимо предоставления этой технологии в распоряжение неврологов и других поставщиков медицинских услуг, Гуарин сотрудничает с UFIT с целью разработки на ее основе приложения для мобильных устройств, которое позволит людям оценивать течение своего заболевания в домашних условиях.