IBM과 Michael J. Fox Foundation의 연구원들은 사람에서 파킨슨병의 진행을 예측할 수 있는 모델을 개발했습니다. 즉, 질병이 진행됨에 따라 증상이 언제, 어떤 형태로 나타날 것입니다.
이 정보는 질병이 진행됨에 따라 증상을 조절하는 데 도움이 되는 치료법을 환자에게 제공하는 데 필수적입니다.
파킨슨병 환자를 돕기 위해 AI가 사용되는 가능성을 본 것은 이번이 처음은 아니지만, 각 이니셔티브는 환자의 삶의 질 향상에 큰 진전을 이루는 데 기여하는 서로 다른 관점을 가지고 있습니다.
예를 들어 Imperial College의 엔지니어 그룹이 AI와 웨어러블을 사용하여 파킨슨병의 증상을 모니터링하고 치료하는 방법을 보았습니다. 그리고 이제 IBM의 AI는 동일한 목표를 제안하지만 증상을 예측하고 질병이 어떻게 발전할지 예측합니다.
우리의 목표는 인공 지능을 사용하여 환자 관리 및 임상 시험 설계를 돕는 것입니다. 이러한 목표는 파킨슨병의 유병률에도 불구하고 환자가 독특하고 다양한 운동 및 비운동 증상을 경험하기 때문에 중요합니다.
Michael J. Fox Foundation은 이러한 노력의 파트너였으며, 이를 통해 1,400명 이상의 개인 정보로 익명화된 데이터 세트를 얻을 수 있었습니다.
데이터 세트는 진행 패턴과 복잡한 증상의 발견을 가능하게 하는 머신 러닝 접근 방식의 입력으로 사용되었습니다. 많은 이전 연구들이 기본 정보만을 사용하여 파킨슨병을 특성화하는 데 초점을 맞추었지만 우리의 방법은 최대 7년의 환자 데이터를 기반으로 합니다.
그 결과 모든 환자에서 같은 방식으로 진행되지 않는다는 점을 고려하여 질병의 증상을 그룹화하고 패턴을 설정하여 질병 진행을 예측하는 인공 지능을 개발했습니다.
