Искусственный интеллект упростит лечение болезни Паркинсона
Центр компетенций Национальной технологической инициативы (НТИ) по направлению «Нейротехнологии, технологии виртуальной и дополненной реальности» Дальневосточного федерального университета начал сбор специальных данных для создания системы прогнозирования развития болезни Паркинсона с помощью искусственного интеллекта. Для получения наиболее точного сценария специалистам необходимо проанализировать как можно больше записей здоровых людей разных возрастных групп и пациентов, находящихся на различных стадиях течения болезни.
Как рассказали VladMedicina.ru в пресс-службе ДВФУ, прототип продукта представляет собой платформу для коммуникации между пациентами и врачом через их личные кабинеты. Больные смогут загружать данные о своем физическом состоянии в виде видеозаписей и опросов. Нейросеть на основе полученной ранее информации отметит на видео специфические проявления болезни Паркинсона, что позволит видеть визуализированные данные о состоянии пациентов и корректировать лечение в реальном времени. Упрощенная версия онлайн-платформы рассчитана на подключение 10-15 пациентов и одного врача.
- Проект был инициирован для создания цифровой среды общения с пациентом, автоматизации и объективизации процесса работы врача, – прокомментировал научный руководитель проекта, врач-нейрохирург медицинского центра ДВФУ Артур Биктимиров. - Занимаясь лечением болезни Паркинсона, я могу с уверенностью сказать, что наличие подобной системы поможет оптимизировать мое рабочее время, сохранять данные пациента в цифровом формате и анализировать изменения его состояния в динамике.
Планируется, что создаваемая онлайн-платформа с искусственным интеллектом позволит улучшить качество оказываемой помощи за счет своевременных рекомендаций врачу о прогнозах развития болезни у пациентов на основе анализа видеозаписей выполняемого ими комплекса упражнений и данных обследований. Автоматизированная система снизит нагрузку на больных с данным диагнозом и позволит врачам помогать большему количеству людей, проводя тесты в режиме онлайн.
На первом этапе для обучения нейронной сети планируется собрать более 1000 датасетов (набора данных), представляющих собой видеозаписи выполнения комплекса упражнений здоровыми людьми и пациентами, находящимися на разных стадиях болезни. Ожидается, что минимально необходимое количество данных удастся собрать до конца 2020 года.
Студенты ДВФУ, привлеченные к проекту через университетский сервис трудоустройства ASAP, работают над созданием чат-бота в Telegram. Система будет напоминать пациентам о приеме лекарств, интересоваться настроением, состоянием и предлагать к заполнению тесты о физической активности. Открыты вакансии разработчиков для создания MVP системы. По накоплению данных будет появляться новые вакансии на позиции специалистов по машинному обучению.