Istraživači sa Univerziteta u Kaliforniji, San Francisco, najavljuju značajan napredak u personalizaciji medicinske nege uz pomoć veštačke inteligencije (AI). Njihova nova tehnologija koristi video zapise koje pacijenti snimaju kod kuće kako bi precizno kvantifikovala i analizirala motoričke simptome Parkinsonove bolesti, čime se otvara put za prilagodbu lečenja na osnovu objektivnih podataka.
Parkinsonova bolest, najčešći neurološki poremećaj kretanja, karakteriše se simptomima poput drhtanja, ukočenosti i usporavanja pokreta. Dok se ove promene mogu primetiti tokom kliničkog pregleda, tačno merenje progresije simptoma van laboratorijskog okruženja ostalo je veliki izazov. Dosad su tehnike kvantifikacije simptoma često bile ograničene i nisu se u velikoj meri koristile u svakodnevnoj praksi.
Novi sistem razvijen od strane timova predvođenih Simon Litlom, MBBS, dr, vanrednim profesorom neurologije, i Reza Abasi-Aslom, dr, docentom neurologije, koristi mašinsko učenje za analizu video zapisa snimljenih pametnim telefonima ili tabletima. Ovaj sistem omogućava precizno kvantifikovanje težine simptoma Parkinsonove bolesti analizom pokreta u video zapisu, uključujući brzinu i kvalitet kretanja.
„Sistem je brz, objektivan i kvantitativan, i omogućava analizu više vrsta pokreta, što nadmašuje standardne kliničke preglede. Omogućava nam da sagledamo napredak ili pogoršanje simptoma u stvarnom vremenu i na osnovu toga prilagodimo tretmane“, objašnjava dr Abasi-Asl.
Jedan od ključnih aspekata ove tehnologije je njena sposobnost da identifikuje obrasce kretanja i poveže ih sa različitim nivoima težine bolesti. Ovaj pristup može revolucionizovati način na koji se prati progresija Parkinsonove bolesti, omogućavajući lekarima da preciznije podešavaju tretmane i terapije.
„Naš sistem ne samo da meri simptome, već takođe pruža objašnjenja o tome kako se simptomi razvijaju i predviđa težinu bolesti“, dodaje dr Abasi-Asl. „S obzirom na to da se video zapisi mogu snimati kod kuće, ovaj pristup omogućava neprekidno praćenje i pruža vredne podatke za prilagođavanje tretmana.“
Ovaj novi sistem može se koristiti ne samo za Parkinsonovu bolest, već i za druge neurološke poremećaje kao što su moždani udar, multipla skleroza i traumatske povrede mozga, iako će biti potrebno dodatno istraživanje da bi se potvrdila njegova efikasnost u tim uslovima.
Istraživači se nadaju da će u narednih pet godina ovaj pristup postati uobičajen u kliničkoj praksi. Cilj je da se pređe sa subjektivnih i povremenih procena simptoma na kontinuirano, digitalno praćenje koje omogućava preciznije i pravovremene intervencije.
Sledeći korak u razvoju ove tehnologije biće testiranje njenog korišćenja za prikupljanje podataka u prirodnim uslovima, dok pacijenti obavljaju svoje svakodnevne aktivnosti. Ovaj napredak obećava da će još više unaprediti personalizovanu medicinsku negu i pružiti bolje rezultate za pacijente širom sveta.
