AI,パーキンソン病を予測可能に
さて、どんな手法なのでしょうか？
早速VOAで英語を学び、パーキンソン病とそれを特定する方法を学びましょう！！
パーキンソン病を特定するAI手法を開発（和訳）
AI Method Developed to Identify Parkinson’s Disease
August 24, 2022
アメリカの研究者が、パーキンソン病を特定するための人工知能（AI）手法を開発しました。
このシステムは、睡眠中の人の呼吸パターンを測定することで機能します。この方法を説明する研究によると、病気の重症度を測定し、その進行度を記録することもできるといいます。この研究は、最近Nature Medicine誌に掲載されました。
研究者らは、パーキンソン病の初期症状を発見するのは簡単ではないことに注目しています。多くの兆候や症状は、病気が発症して何年も経ってから初めて現れます。
研究者たちは、パーキンソン病を発症する前に発見するための他の方法を研究してきました。例えば、脳液検査や脳画像検査などです。しかし、これらの方法はコストがかかり、専門の医療センターが必要です。
研究チームは、この新しいAIベースのシステムはシンプルで、発症の早い段階で病気を特定することができると言います。
パーキンソン病は、脳に害を及ぼす神経疾患です。多くの場合、患者は自分の動きを制御する能力を失います。このため、患者さんの歩行動作に影響を与え、体の震えを引き起こすことがあります。また、多くの患者さんが認知の問題や、精神的な問題、睡眠障害に悩まされます。
世界保健機関（WHO）の報告によると、パーキンソン病は現在、世界で最も急速に増加している神経疾患です。この病気の患者数は、過去２５年間で倍増しています。
WHOは、全世界で８５０万人以上がパーキンソン病を患っていると推定しています。身体への影響が大きいため、この病気への対処は、医療制度や個々の介護者にプレッシャーを与えることになります。
パーキンソン病を特定するAI手法は、マサチューセッツ工科大学（MIT）をはじめとする教育・医療機関の研究者が開発したものです。
このシステムは、人の夜間の呼吸に関するデータを記録します。この情報は、身体に装着した呼吸センサーからの信号や、室内の電波を測定する装置で収集されます。
そのデータを、研究者がニューラルネットワークと呼ぶもので処理します。ニューラルネットワークとは、人間の脳をシミュレートするために構築されたコンピュータシステムです。
パーキンソン病ツールで使用されるニューラルネットワークには、”一連の接続されたアルゴリズム”が含まれていると、研究者は声明の中で述べています。このアルゴリズムは、被験者の呼吸パターンを調べて、病気の有無を予測しようとするものです。
ディナ・カタビ 氏は、MITの電気工学およびコンピューターサイエンスの教授です。彼女はこの研究のリーダーとして協力しました。呼吸という行為は、常にパーキンソン病と関係していると彼女は言います。「パーキンソン病と呼吸の関係は、１８１７年という早い時期に、ジェームスパーキンソン博士の研究において指摘されています。」とカタビ氏は述べています。
この関連性から、研究チームは、”動作を見ずに呼吸から病気を検出できる可能性を検討した”と述べています。過去の研究では、パーキンソン病に関連する呼吸パターンは、他の症状より何年も前に現れることが示されています。これは、AIシステムが病気の早期予測になり得ることを意味すると、カタビ氏は述べています。
このアルゴリズムは、７５７人のパーキンソン病患者を含む７,６８７人でテストされました。アメリカの複数の病院のデータなど、公開されている情報をもとに行われました。
実験の結果、たった1晩の睡眠で、AIシステムは最大８６％の精度でパーキンソン病を検出できました。１２晩のデータでは、９５パーセントまで上がりました。
研究者は、このツールのシンプルさにより、より多くの人が自宅で病気の検査を受けられるようになると言います。特に、従来から医療サービスが行き届いていない地域の人々や、農村部に住む人々、病院に行くことが困難な人々の助けになると彼らは述べています。
AI Method Developed to Identify Parkinson’s Disease
American researchers have developed an artificial intelligence (AI) method to identify Parkinson’s disease.
The system works by measuring a person’s breathing patterns during sleep. A study describing the method says it can also measure the severity of disease and record its progression. The study recently appeared in the publication Nature Medicine.
The researchers note that early signs of Parkinson’s disease are not easy to discover. Many signs, or symptoms, only appear years after the disease sets in.
Researchers have investigated other methods for identifying, or detecting, the disease before it has a chance to develop. These included examinations of brain fluid or brain images. But these methods are costly and require specialized medical centers.
The research team says the new AI-based system is simple and can identify the disease early in its development.
Parkinson’s is a neurological disease that harms the brain. It often causes patients to lose the ability to control their movements. This can affect a patient’s walking movements and cause body tremors. Many patients also suffer from cognition problems, as well as mental health issues and sleep difficulties.
The World Health Organization (WHO) reports Parkinson’s disease is currently the fastest growing neurological condition worldwide. Cases of the disease have doubled during the past 25 years.
The WHO estimates that more than 8.5 million people worldwide have Parkinson’s. Because of its effects on the body, dealing with the disease can put pressure on the health care system and individual caregivers.
The AI method to identify Parkinson’s was developed by researchers at the Massachusetts Institute of Technology (MIT) and other educational and health organizations.
The system records data about a person’s nighttime breathing. This information is collected by devices that measure signals from a breathing sensor on the body or from radio signals in the room.
The data is then processed through what the researchers call a neural network. A neural network is a computer system built to simulate, or act like, the human brain.
The neural network used by the Parkinson’s disease tool contains “a series of connected algorithms,” the researchers said in a statement. The algorithms examine the subject’s breathing patterns in an effort to predict the presence of disease.
Dina Katabi is a professor of electrical engineering and computer science at MIT. She helped lead the research. She said the act of breathing has always been connected to Parkinson’s disease. “A relationship between Parkinson’s and breathing was noted as early as 1817, in the work of Dr. James Parkinson,” Katabi said.
She said this connection led the research team “to consider the potential of detecting the disease from one’s breathing without looking at movements.” Past studies have shown that breathing patterns linked to Parkinson’s can appear years before other symptoms. This means the AI system can be an early predictor of the disease, Katabi said.
The algorithm was tested on 7,687 individuals, including 757 Parkinson’s patients. The study included data from several American hospitals and other public information.
The experiments showed that with just one night of sleep, the AI system was able to detect Parkinson’s disease with up to 86 percent accuracy, the study found. With 12 nights of data, the rate went up to 95 percent.
The researchers say the simplicity of the tool will enable many more people to be tested for the disease in their homes. They said this can especially help people in traditionally underserved communities, as well as individuals living in rural areas or with limited abilities to visit hospitals.
Words in This Story
artificial intelligence – n. the development of computer systems with the ability to perform work that normally requires human intelligence
pattern – n. a regular and repeated way in which something happens
tremor – n. a shaking of part of the body that cannot be controlled
cognition – n. the mental action or process of gaining knowledge and understanding through thought, experience and the senses
algorithm – n. a set of steps that are followed in order to solve a mathematical problem or to complete a computer process
potential – n. a possibility when the necessary conditions exist
accurate – adj. correct or true
