Nature Medicine ամսագրում հրապարակված նոր ուսումնասիրության մեջ գիտնականները մշակել են արհեստական բանականության (AI) մոդել՝ Պարկինսոնի հիվանդությունը հայտնաբերելու եւ դրա առաջընթացին գիշերային շնչառական ազդանշանների միջոցով հետեւելու համար:
Քանի որ Պարկինսոնի հիվանդությունն ամենաարագ զարգացող նյարդաբանական հիվանդությունն է ամբողջ աշխարհում, հրատապ անհրաժեշտություն կա նոր ախտորոշիչ կենսամարկերների, որոնք կարող են հայտնաբերել հիվանդությունը վաղ փուլում: Ներկայումս չկան դեղամիջոցներ, որոնք կարող են հակադարձել կամ կասեցնել Պարկինսոնի հիվանդության առաջընթացը:
Ներկա հետազոտության ընթացքում գիտնականները 7671 մարդու վրա փորձաքննությամբ գնահատել են արհեստական բանականության վրա հիմնված նոր հետազոտական մոդելը՝ օգտագործելով մի քանի տվյալների բազաներից եւ ԱՄՆ հիվանդանոցներից ստացված տվյալները:
Հետազոտության մոդելը տվյալներ է հավաքել երկու տարբեր եղանակներով: Առաջին մեթոդը սուբյեկտից պահանջել է, որ կրծքավանդակի կամ որովայնի վրա շնչառական գոտի կրի՝ գիշերվա ընթացքում շնչառական ազդանշանները վերահսկելու համար: Այս մեթոդով ստացված տվյալները կոչվել են շնչառական գոտու տվյալների հավաքածու:
Որպես այլընտրանք, երկրորդ ոչ կոնտակտային մեթոդը հավաքել է շնչառության մասին տվյալներ՝ օգտագործելով ռադիոցուցիչ, որը փոխանցել է էներգիայի ռադիոազդանշանը փորձարկվողի ննջասենյակում եւ վերլուծել է դրա արտացոլումը շրջակա միջավայրից: Տվյալների այս հավաքածուն անվանել են անլար տվյալներ:
Մոդելը ուսուցանվել է օժանդակ առաջադրանքի վրա՝ կանխատեսելու յուրաքանչյուր առարկայի քանակական էլեկտրաէնցեֆալոգրաման՝ գիշերային շնչառության հիման վրա:
Այս ուսումնասիրության մեջ նկարագրված արհեստական բանականության վրա հիմնված համակարգը ծառայել է որպես Պարկինսոնի հիվանդության ախտորոշման եւ առաջընթացի հեռանկարային թվային բիոմարկեր: Ավելին, մոդելը զգալիորեն օբյեկտիվ է եղել, աննկատ, էժան եւ պոտենցիալ թույլ է տվել գիշերային շնչառության բազմաթիվ չափումներ տնային պայմաններում:
