[AI TOP NEWS] Forbes_AI의 도움으로 파킨슨병 감지

안녕하세요 이번 ai top news는 Forbes 기사로 "전파를 사용하여 AI의 도움으로 파킨슨병 감지"라는 기사내용을 말씀드리겠습니다.
데이터 및 머신 러닝은 의료 부문의 변혁적 잠재력을 보유하고 있으며 개인화되고 예방적인 의학의 미래를 향해 나아가고 있습니다. 전자 의료 기록, 웨어러블 장치, 유전자 검사와 같은 출처에서 방대한 양의 건강 관련 데이터를 축적함에 따라 기계 학습 알고리즘은 이 데이터를 분석하여 귀중한 통찰력을 추출할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 사람의 눈으로 감지할 수 없는 패턴을 식별하여 진단을 강화하고, 과거 병력을 학습하여 질병 진행을 예측하고, 개인의 유전적 구성과 생활 방식 요인을 고려하여 치료 계획을 맞춤화할 수도 있습니다. 데이터와 기계 학습의 융합은 의료를 혁신하여 보다 정확하고 효율적이며 환자 중심적으로 만들 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
Dina Katabi, MIT CSAIL 회원, Andrew & Erna Viterbi MIT 전기 공학 및 컴퓨터 과학 교수, Emerald Innovations의 공동 창립자는 머신 러닝으로 계산된 WiFi 필드의 통찰력을 사용하여 인내심에 대한 지속적인 데이터 수집을 가능하게 함으로써 의료 서비스를 혁신하고 있습니다. Katabi 교수는 의료의 미래가 데이터 중심 접근 방식에 확고하게 자리 잡고 있다고 보고 있습니다. 미래 의료 혁신의 핵심은 임상 데이터의 지속적인 수집에 있습니다. 미래에는 집에서 편안하게 환자로부터 진행 중인 임상 데이터를 수집하게 될 것입니다. 이 데이터를 사용하면 실시간으로 증상을 모니터링하고 장기간에 걸쳐 환자의 진행 상황을 추적하며 머신 러닝을 사용하여 선제적 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이것은 의사가 초기 단계에 개입하여 입원을 피하고,
오늘날 수면 연구를 위한 관행은 대상을 일련의 바늘, 전극 및 복잡한 모니터링 장치에 연결하여 청중이 그러한 시나리오의 감정적 및 신체적 영향을 반영하도록 유도하는 것입니다. 그러나 편안함만이 환자 데이터 수집에 대한 오늘날의 접근 방식의 유일한 단점은 아닙니다. "(전통적인 방법에서) 우리는 산발적인 데이터를 얻고 있습니다. 여기에서 일부 데이터 포인트를 얻습니다."라고 Katabi는 말합니다. "그리고 나중에 또 다른 데이터 포인트, 6개월 후 환자가 다른 테스트를 받을 때 …(이런 식으로) 우리는 질병의 증상 진화의 역학을 추적할 수 없습니다."
대안은 집이나 다른 곳에서 항상 환자 데이터를 얻기 위해 유비쿼터스 무선 신호를 사용하는 무선 시스템이 제공하는 새로운 기술 솔루션을 사용하여 지속적으로 데이터를 수집하는 것입니다. 기계 학습을 사용하여 무선 시스템은 앉거나 움직이는 것과 같은 개인의 활동을 식별할 수 있습니다. 이러한 중요한 데이터는 실제 상황과 연결될 때 웰빙 평가 및 다양한 조건(수면 모니터링, 파킨슨병 및 알츠하이머병) 진단의 정확성과 민감도를 크게 향상시킵니다.
수면은 다양한 건강 상태에 대한 거울 역할을 할 수 있습니다. 수면 단계에서 초기 빠른 안구 운동과 같은 지표는 우울증을 암시할 수 있으며 중단된 서파수면은 알츠하이머병의 시작을 알릴 수 있습니다. 또한 이러한 시스템은 환자 호흡 분석을 통해 현재 세계에서 가장 빠르게 증식하는 신경학적 상태인 파킨슨병을 진단할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
파킨슨병을 진단하는 현재의 방법은 종종 부족하여 심각한 손상이 이미 발생한 경우에만 질병을 식별합니다. Katabi 교수는 "우리가 질병을 진단할 때쯤에는 거의 50%에서 80%의 (최종) 손상이 이미 뇌와 우리의 도파민 능력에 존재합니다. 도파민은 파킨슨병의 근본적인 문제입니다. 그래서... 우리가 그것을 진단할 때쯤에는 뇌의 80%가 손상되었을 수 있습니다. 그리고 파킨슨병에 대한 약물을 개발하거나 치료하는 것이 왜 매우 어려운지 이해할 수 있습니다.”
대안을 제공하는 Katabi 교수의 Emerald 시스템은 예비 결과에서 최대 90%의 정확도를 달성하는 놀라운 잠재력을 보여주었습니다. 이 수준의 정확도는 약 7600명의 환자를 대상으로 한 포괄적인 연구의 후속 데이터를 기반으로 합니다.
기계 학습으로 감지할 수 있는 주변 WiFi를 사용하여 의료 분야에서 지속적인 시간 데이터 수집을 통합하면 조기에 정확한 진단이 예외가 아닌 표준이 되는 시대를 약속합니다. 이 기술은 치료 결과를 크게 개선할 수 있는 잠재력이 있지만 건강 관리에 대한 사전 예방적 접근 방식을 제공합니다.
이상으로 Forbes 기사 "전파를 사용하여 AI의 도움으로 파킨슨병 감지"라는 기사내용을 말씀드렸습니다..