AI가 호흡을 모니터링하여 파킨슨병 진단

매사추세츠 공과대학(Massachusetts Institute of Technology)의 연구원들이 잠자는 동안 사람의 호흡 패턴을 모니터링하기만 하면 파킨슨병을 진단하고 진행 상황을 추적할 수 있는 인공 지능 시스템을 개발했습니다. 이 장치는 인터넷 라우터와 유사하며 침실 벽에 설치할 수 있습니다. 전파를 방출하면 신경망이 반사파를 분석하여 호흡 패턴을 평가합니다. 결정적으로, 이 기술은 많은 기존 기술보다 훨씬 일찍 파킨슨병을 진단하는 데 도움이 될 수 있으며 기존 진단에 비해 매우 편안하고 비침습적입니다. 질병 진행을 모니터링하는 비침습적 방법으로 파킨슨병에 대한 새로운 치료법을 테스트하는 데 특히 유용할 수 있습니다.

대부분의 경우 떨림 및 경직과 같은 운동 증상이 나타날 때까지 진단 여정이 시작되지 않기 때문에 제때에 파킨슨병을 진단하는 것은 어렵습니다. 그러나 많은 경우 질병이 수년 전에 시작되었을 수 있으므로 조기 개입의 기회를 놓치게 됩니다. 연구자들은 뇌척수액 분석이나 신경 영상과 같은 기술을 시도했지만 이러한 방법은 특히 질병 진행을 확인하기 위한 빈번한 평가를 위해 침습적이고 불편합니다.

이제 이 모든 것을 바꿀 수 있는 새로운 방법이 있습니다. 이 접근 방식은 완전히 비침습적이며 단순히 환자가 잠자는 침실에 장치를 배치하는 것입니다. 그런 다음 신경망은 파킨슨병에서 혼란스러운 것으로 알려진 환자의 수면 패턴을 분석합니다.

새로운 시스템의 개발자 중 한 명인 Dina Katabi는 “파킨슨병과 호흡 사이의 관계는 1817년 James Parkinson 박사의 연구에서 관찰되었습니다.”라고 말했습니다. 이것은 우리가 움직임을 보지 않고 호흡에서 질병을 감지할 가능성을 고려하도록 자극했습니다. 일부 의학적 연구에 따르면 호흡기 증상은 운동 증상이 나타나기 몇 년 전에 나타납니다. 이는 호흡기 특징이 파킨슨병 진단 전에 위험 평가에 유망할 수 있음을 의미합니다.”

파킨슨병의 조기 진단 외에도 이 신기술은 임상의가 반복적인 진료소 방문과 비용이 많이 들고 침습적인 개입 없이 질병 진행을 모니터링할 수 있도록 하는 데 매우 적합합니다. 이것은 질병의 진행이나 회복이 분명히 주요 결과인 파킨슨병 치료제의 임상 시험에서 매우 유용할 수 있습니다.

Katabi는 “약물 개발 측면에서 결과는 훨씬 더 짧은 기간과 더 적은 참가자의 임상 시험을 가능하게 하여 궁극적으로 새로운 치료법 개발을 가속화할 수 있습니다”라고 말했습니다. “임상 치료 측면에서 이 접근 방식은 농촌 지역에 거주하는 사람들과 제한된 이동성 또는 인지 장애로 인해 집을 떠나는 데 어려움을 겪는 사람들을 포함하여 전통적으로 소외된 지역사회의 파킨슨병 환자를 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다.”

과거의 기억: MIT WiFi는 벽을 통해서도 사람의 호흡과 심박수를 감지합니다.; MIT 연구원들은 Wi-Fi 무선 신호를 사용하여 잠자는 사람들의 빠른 안구 움직임을 감지합니다.

잡지에서 공부하다 자연 의학: 야간 호흡 신호를 이용한 인공지능을 이용한 파킨슨병 진단 및 평가

가로질러: 매사추세츠 공과 대학