基于人工智能和机器学习的新时代在帕金森病中进行检测,诊断和治疗
Rohan Gupta1, Smita Kumari1, Anusha Senapati2
1Molecular Neuroscience and Functional Genomics Laboratory, Department of Biotechnology, Delhi Technological, University, USA.
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 为早期发现和管理帕金森病 (PD) 提供了有前途的解决方案. 这些技术有助于诊断,生物标志物识别和个性化治疗策略,改善患者的治疗结果.
科学领域:
- 神经学 神经学
- 计算机科学 计算机科学
- 生物医学工程 生物医学工程
背景情况:
- 帕金森病 (PD) 涉及神经元损失,导致突触功能障碍和认知缺陷,造成重大管理挑战.
- 早期诊断和PD的分类对于有效的干预至关重要,但仍然很困难.
- 目前PD的治疗策略需要通过先进的诊断和预测工具来加强.
研究的目的:
- 审查人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在帕金森病诊断,预测和治疗中的应用.
- 突出AI和ML在识别新生物标志物和理解PD进展中的作用.
- 探索新兴技术,如元宇宙和物联网,以改善PD管理.
主要方法:
- 通过神经成像,语音和步态分析,在PD诊断中对AI和ML应用的审查.
- 探索AI/ML在对PD患者与健康个体的分类方面.
- 讨论AI/ML在分析脂管学和PD中的肠-大脑轴.
主要成果:
- 人工智能和机器学习模型通过各种数据模式在早期发现PD方面显示出显著的潜力.
- 这些技术可以帮助对PD进行分类,并识别潜在的生物标志物.
- 人工智能/ML在神经外科过程和PD药物发现方面表现有前途.
结论:
- 人工智能和机器学习是改善帕金森病诊断,预测和管理的变革性工具.
- 将AI/ML与元宇宙和物联网等新方法相结合,可以显著改善患者的生活质量.
- 对AI/ML应用的进一步研究对于推进PD护理和治疗至关重要.
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