Признаки болезни Паркинсона ученые пытаются обнаружить в самых разных местах — в крови, волосах, ушной сере, голосе и даже особенностях психического состояния. Теперь к этому списку добавился еще один потенциальный источник информации: то, как человек рисует.
Несмотря на многочисленные исследования, диагностика болезни Паркинсона по-прежнему во многом основывается на клинической оценке. Простого и общедоступного биологического маркера, который позволял бы надежно обнаруживать заболевание на ранней стадии, пока нет.
Исследователи из Индии предложили другой подход. Они разработали систему на основе искусственного интеллекта, которая анализирует простые рисунки и особенности движения руки человека.
Для работы ученые использовали данные более раннего исследования, проведенного в Бразилии. В нем участвовали 66 человек: 31 с болезнью Паркинсона и 35 здоровых участников.
Людей просили с помощью специальной электронной ручки обводить два типа фигур: спирали и непрерывные угловатые линии, напоминающие меандр. Ручка не только сохраняла сам рисунок, но и фиксировала движения руки.
Полученные изображения и данные датчиков затем анализировали несколько систем глубокого обучения. Они искали небольшие нарушения формы рисунка, отклонения линий и другие особенности, а также оценивали изменения скорости движения, силы нажима и координации руки.
После этого результаты разных моделей объединял специальный алгоритм, который придавал больший вес наиболее точным прогнозам и определял, принадлежал ли рисунок человеку с болезнью Паркинсона или здоровому участнику.
Результаты оказались очень высокими. Для угловатых рисунков система достигла точности 98,95 процента, а для спиралей — 97,74 процента.
Авторы считают, что преимущество метода связано с одновременным анализом двух типов информации.
Сам рисунок позволяет заметить нарушения линий, отклонения формы и искажения, связанные с дрожанием руки. Датчики электронной ручки при этом фиксируют то, чего на готовом изображении не видно: колебания скорости, неравномерность нажима и нарушения координации.
Именно сочетание этих данных помогло системе добиться более высокой точности по сравнению с рядом предыдущих методов распознавания болезни Паркинсона по почерку и рисункам.
Однако исследователи отдельно предупреждают, что результат пока нельзя считать доказательством готовности метода к медицинской диагностике.
Главное ограничение — очень небольшая выборка из 66 человек. Она не отражает всего разнообразия проявлений болезни Паркинсона в реальной клинической практике. Поэтому показатели точности скорее демонстрируют потенциал технологии, чем ее окончательную диагностическую эффективность.
Теперь метод необходимо проверить на гораздо большем числе пациентов.
Если результаты подтвердятся в крупных клинических исследованиях, подобная система в будущем может стать основой недорогого и неинвазивного способа обследования, который потенциально можно будет применять даже дистанционно.
Авторы считают, что такие технологии показывают растущую роль искусственного интеллекта в доступном раннем выявлении неврологических заболеваний и могут использоваться как дополнительный инструмент при принятии клинических решений.
Исследование опубликовано в журнале Discover Computing.
