Исследователи из Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета “ЛЭТИ” создали алгоритм на основе нейронной сети, способный выявлять признаки когнитивных нарушений по фотографии спирали, нарисованной пациентом. Об этом сообщила “Газета.Ru” со слов представителей университета.
Болезнь Паркинсона представляет собой серьезное нейродегенеративное заболевание, которое обычно проявляется у людей в возрасте от 30 до 50 лет. Оно характеризуется постепенным поражением клеток центральной нервной системы, что приводит к ряду симптомов, включая замедленность движений, тремор, апатию и изменения голоса. Особенность этого заболевания заключается в том, что его крайне сложно диагностировать до появления явных симптомов. Однако раннее выявление болезни Паркинсона играет ключевую роль, поскольку современные методы лечения направлены в основном на замедление прогрессирования симптомов.
Статистика показывает, что около 10 миллионов человек во всем мире страдают от болезни Паркинсона. Учитывая масштаб проблемы, разработка новых методов диагностики приобретает особую важность. Традиционно один из самых простых тестов для выявления этого заболевания заключается в том, что пациента просят нарисовать спираль по точкам на листе бумаги. Значительные отклонения от заданной формы, например, вызванные тремором рук, могут указывать на когнитивные нарушения в работе головного мозга.
Однако до сих пор оценка таких рисунков производилась врачом субъективно, основываясь на его личном опыте. Это создавало потребность в более объективных инструментах диагностики. Алгоритм, разработанный специалистами ЛЭТИ, призван решить эту проблему. Он анализирует фотографию нарисованной пациентом спирали с помощью нейронной сети, выявляя признаки возможных когнитивных нарушений.
Екатерина Сырцова, автор исследования, отметила, что в перспективе эта разработка может стать основой для программ поддержки принятия решений врачами, специализирующимися на диагностике болезни Паркинсона. Более того, подобные системы могут позволить пациентам самостоятельно отслеживать свое состояние.
Результаты тестирования обученной модели впечатляют: ее точность достигает 99,3%. Это открывает возможности для создания системы экспресс-диагностики данного нейродегенеративного заболевания, которая может значительно повысить эффективность и скорость выявления болезни Паркинсона на ранних стадиях.