APPERCASE
vasb@nccrepnfr.eh +7 499 302-34-17

Точное определение нарушений походки при болезни Паркинсона с помощью видео со смартфона и глубокого обучения

Исследование представило новый подход к оценке нарушений походки у пациентов с болезнью Паркинсона с использованием видео, записанных на смартфоны. Метод, основанный на глубоких нейронных сетях, показал высокую точность в определении степени заболевания и эффективности лечения.

В последние годы технологии глубокого обучения активно внедряются в медицину, и новое исследование демонстрирует их потенциал в оценке нарушений походки у пациентов с болезнью Паркинсона. Ученые разработали инновационную систему, которая использует видео, записанные на смартфоны, для анализа походки и определения степени тяжести заболевания.

Метод продемонстрировал впечатляющие результаты: он достиг микросреднего значения площади под кривой (AUC) 0.87 и F1-оценки 0.806, что сопоставимо с результатами трех клинических специалистов. Это открывает новые горизонты для диагностики и мониторинга состояния пациентов, позволяя проводить оценку как в клинических условиях, так и на дому.

Кроме того, система показала способность различать тонкие изменения в походке, вызванные медикаментозным лечением, что выходит за рамки традиционных методов оценки, таких как Унифицированная шкала оценки болезни Паркинсона (UPDRS). Это особенно важно для персонализированного подхода к терапии, позволяя врачам более точно подбирать лечение для каждого пациента.

Интерпретируемая структура системы также позволяет извлекать традиционные клинические маркеры движения и выявлять новые цифровые биомаркеры, чувствительные к прогрессированию заболевания и реакции на лечение. Это может значительно улучшить качество жизни пациентов и повысить эффективность клинических испытаний.

Разработанная система, названная Fast Assessment of Gait Impairments in Parkinson’s Disease (FAGI-PD), уже доступна для использования, что открывает новые возможности для врачей и исследователей в области неврологии. С помощью этой технологии можно будет более эффективно отслеживать прогрессирование болезни и оценивать влияние различных терапий на состояние пациентов.

Таким образом, использование глубокого обучения в медицине продолжает расширять свои горизонты, предлагая новые решения для сложных задач, таких как диагностика и лечение болезни Паркинсона.

Эта новость создана искусственным интеллектом на основе открытых данных и предназначена исключительно для информирования. Администрация сайта не несёт ответственности за её содержание. Новости агрегируются из различных источников, включая недружественные России страны и их средства массовой информации. Социальные сети Facebook, Instagram и WhatsApp принадлежат корпорации Meta, которая в России признана экстремистской организацией.

Звезды Голливуда, включая Скарлетт Йоханссон и Кейт Бланшетт, подписали открытое письмо, обвиняющее технологические компании в "воровстве" авторских прав для обучения ИИ. Они призывают к этическим партнерствам вместо использования работ без разрешения.
В январе 2026 года Управление информационного комиссара Великобритании опубликовало отчет о агентном ИИ, став первым регулятором, который рассмотрел его влияние на защиту данных. Документ подчеркивает важность ответственности организаций при использовании новых технологий.
Разработана новая предсказательная модель на основе машинного обучения для оценки прогноза при сепсисе, использующая данные о количестве лимфоцитов. Исследование охватывает более 2000 пациентов и выявляет важность динамики лимфоцитов для ранней диагностики.
Написать нам