革新的AI技術でパーキンソン病を早期発見！驚きの呼吸分析

パーキンソン病の診断は、振戦や硬直、遅い動作などの運動症状が現れることが主な指標となっており、病気の発症から数年後にしか現れないため、非常に難しいとされています。しかし、MITジャメールクリニックのDina Katabi教授が率いる研究チームは、人の呼吸パターンを読み取ることでパーキンソン病を検出できる人工知能モデルを開発しました。 このツールは、ニューラルネットワークと呼ばれる人間の脳の働きを模倣するアルゴリズムの連続で構成されており、睡眠中の呼吸パターンからパーキンソン病の有無を判断することができます。さらに、このニューラルネットワークは、パーキンソン病の重症度や経過時間を追跡することも可能です。 従来、パーキンソン病の検出には脳脊髄液や神経画像が用いられていましたが、これらの方法は侵襲的で高価であり、専門的な医療センターへのアクセスが必要となるため、早期診断や病状の進行追跡に適していませんでした。しかし、この研究により、家庭で毎晩睡眠中に無接触でパーキンソン病の評価が可能になることが示されました。チームは、家庭用Wi-Fiルーターのようなデバイスを開発し、このデバイスが周囲の環境からの反射を分析して無接触で呼吸パターンを抽出することができます。その後、抽出された呼吸信号がニューラルネットワークに送られ、パーキンソン病を無理なく評価することができます。 この技術は、世界で最も急速に拡大している神経疾患であるパーキンソン病の治療薬開発や臨床ケアに重要な意味を持つとKatabi教授は語っています。この研究により、パーキンソン病の早期発見や病状の進行追跡が容易になり、年間経済負担が約519億ドルにも上るこの疾患に苦しむ多くの人々の生活の質が向上することが期待されます。