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IBM ha desarrollado inteligencia artificial que puede predecir la progresión de la enfermedad de Parkinson en cualquier paciente.

Investigadores de IBM y la Fundación Michael J. Fox han desarrollado un modelo que puede predecir el curso de la enfermedad de Parkinson en humanos. En otras palabras, si la enfermedad progresa, cuándo y de qué forma aparecerán los síntomas.

Brinde a los pacientes la información que necesitan para el tratamiento a fin de controlar la progresión de la enfermedad.

Utilizan inteligencia artificial para mejorar la calidad de vida de las personas con Parkinson.

Esta no es la primera vez que vemos cómo se puede utilizar el potencial de la inteligencia artificial para ayudar a los pacientes con Parkinson, pero cada iniciativa tiene una perspectiva diferente y ayuda a mejorar la calidad de vida de los pacientes.

Por ejemplo, hemos visto a un grupo de ingenieros del Imperial College usar inteligencia artificial y dispositivos portátiles para rastrear y tratar los síntomas de la enfermedad de Parkinson. Ahora, la IA de IBM tiene el mismo propósito, pero puede predecir síntomas y predecir cómo se desarrollará una enfermedad.

Nuestro objetivo es utilizar la inteligencia artificial para guiar a los pacientes y planificar ensayos clínicos. Estos objetivos son importantes porque, a pesar de la prevalencia de la enfermedad de Parkinson, los pacientes todavía tienen muchos síntomas motores y no motores únicos.

Para ello, colabora con la Fundación Michael J. Fox, que posibilita la integración de datos anónimos con información de más de 1.400 personas.

Este conjunto de datos se utiliza como entrada para los métodos de aprendizaje automático para identificar síntomas complejos y patrones de progresión. […] Aunque muchos estudios anteriores se han centrado en utilizar solo los datos de referencia para caracterizar la enfermedad de Parkinson, nuestro método se basa en datos de pacientes de hasta siete años.

Por lo tanto, desarrollaron inteligencia artificial que puede agrupar los síntomas de la enfermedad y construir modelos para predecir el desarrollo de la enfermedad, teniendo en cuenta las diferentes vías de su desarrollo en todos los pacientes.

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