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Jedes Jahr sind über 60.000 Amerikaner neumit einer Parkinson -Krankheit diagnostiziert (PD) - und diese Zahl wächst schnell. Tatsächlich hat die Prävalenz der neurologischen Störung nach Angaben der Weltgesundheitsorganisationverdoppelt in den letzten 25 Jahrenund PD-bedingte Behinderung und Todesfälle nehmen "schneller zu als bei jeder anderen neurologischen Störung".

Leider der Weg zu aParkinson -Diagnose Kann aufgrund mangelnder diagnostischer Tests langwierig und mühsam sein. Aus diesem Grund untersucht eine Gruppe von Forschern des Massachusetts Institute of Technology (MIT) neue Wege, um PD zu erkennen, indem Sie sich ansehen, wie Sie atmen. Lesen Sie weiter, um die überraschende Verbindung zwischen Ihren nächtlichen Atemmustern und dem Risiko Ihres Parkinson zu erfahren - und um herauszufinden, wie die künstliche Intelligenz des Tests das Feld vorantreibt.

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Die Parkinson -Krankheit ist eine fortschreitende Störung, was bedeutet, dass sie sich im Laufe der Zeit verschlechtert. Meistens wird es nicht diagnostiziert, bisHäufige motorische Symptome- Tremor, Starrheit, Mischung oder Ungleichgewicht zum Beispiel - zu erscheinen. Experten prüfen jedoch zunehmend weniger häufige klinische Manifestationen von PD - so gut wie möglich -, was dazu beitragen könnte, früher zur Diagnose zu führen.

"EINwahre Bestimmung der Parkinson -Krankheit ist eine klinische Diagnose, was bedeutet, dass bestimmte motorische Symptome vorhanden sein müssen, aber wir wissen jetzt mehr über einige frühe Anzeichen einer Parkinson .

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Laut einer neuen Studie, die von MIT -Experten durchgeführt und in der Zeitschrift veröffentlicht wurdeNaturmedizinEs gibt eine überraschende Verbindung zwischenDie Art, wie du nachts atmest und Ihr Risiko einer Parkinson -Krankheit.

"Eine Beziehung zwischenParkinson und Atmung wurde bereits 1817 in der Arbeit von Dr. James Parkinson notiert. Dies motivierte uns, das Potenzial zu berücksichtigen, die Krankheit aus der Atmung zu erkennen, ohne Bewegungen zu betrachten ", leitende StudienautorDina Katabi, PhD, Professor für Elektrotechnik und Informatik (EECs) am MIT, erzählteMIT Nachrichten. "Einige medizinische Studien haben gezeigt, dass sich die Atemsymptome Jahre vor motorischen Symptomen manifestieren, was bedeutet, dass Atemmerkmale für die Risikobewertung vor der Parkinson -Diagnose vielversprechend sein könnten."

Forscher sammelten Daten zu nächtlichen Atemmustern von 7.600 Menschen, von denen 757 Fälle von Parkinson -Krankheit gekannt hatten. Anschließend testeten sie die Fähigkeit eines künstlichen Intelligenz-basierten Computermodells, PD zu diagnostizieren und zu verfolgen. Sie stellten fest, dass das Programm Parkinson mit einer Genauigkeit von 95 Prozent erkennen konnte, als sie die Atmung der Probanden für einen Zeitraum von 12 Nächten verfolgten.

Der Test, der eines Tages bequem von seiner Heimat durchgeführt werden könnte, besteht aus zwei Schlüsselkomponenten: einem Gürtel, der vom Patienten nachts getragen wird, und ein Gerät, das Radiosignale abgibt, um Daten über die Atemmuster des Patienten zu sammeln. "Das System extrahiert nächtliche Atemsignale entweder aus einem von dem Subjekt getragenen Atemgürtel oder aus Funksignalen, die im Schlaf von ihrem Körper abprallen. Es verarbeitet die Atemsignale mit einem neuronalen Netz , bewertet die Schwere ihrer PD ", erklärten die Autoren der Studie.

Forscher sagen, ihre Ergebnisse könnten zu den besten Möglichkeiten gehörenParkinson erkennen Durch Biomarker. "Die Literatur hat einige potenzielle PD -Biomarker untersucht, darunter Cerebrospinalflüssigkeit, Blutbiochemikal und Neuroimaging haben eine gute Genauigkeit. Diese Biomarker sind jedoch kostspielig, invasiv und erfordern den Zugang zu speziellen medizinischen Zentren und sind infolgedessen nicht für häufige geeignet Tests, um eine frühzeitige Diagnose oder eine kontinuierliche Verfolgung des Fortschreitens der Krankheit zu liefern ", schrieben sie.

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Die Forscher bieten nicht nur neue Wege für die Diagnose, sondern sagen auch, dass ihre Testtechnologie auch dazu beitragen könnte, Veränderungen des Fortschreitens der Krankheit im Laufe der Zeit zu erkennen. "Die derzeit zur Messung des Fortschreiten des Krankheiten in der Klinik verwendeten Skalen sind relativ unempfindlich. Sie können auch unterschiedliche Ergebnisse liefern, wenn sie von verschiedenen Ärzten verwendet werden. Im Vergleich zu zwei verschiedenen Skalen konnte das Programm bessere Veränderungen in Parkinsons Symptomen identifizieren" .

Sie fügten hinzu, dass ihre Ergebnisse dazu beitragen könnten, klinische Studien zu beschleunigen und letztendlich zu einer schnelleren Entwicklung neuer Therapien zu führen. "In Bezug auf die klinische Versorgung kann der Ansatz bei der Bewertung von helfenParkinson -Patienten In traditionell unterversorgten Gemeinschaften, einschließlich derer, die in ländlichen Gebieten leben, und diejenigen, die aufgrund begrenzter Mobilität oder kognitiver Beeinträchtigung Schwierigkeiten haben, zu Hause zu verlassen ", sagte Katabi.

Es ist wichtig zu beachten, dass mehr Forschung erforderlich ist, um festzustellen, wie effektive AI -Algorithmen in klinischen Umgebungen sind. "Wir brauchen mehr Daten", Gab Katabi zu, während er mit sprachDie Washington Post im September. "Wir haben gerade angefangen, diese Ergebnisse zu erzielen, und wir brauchen mehr Beweise."