Verzola Harper
De momento, não existem biomarcadores fiáveis para identificar a doença de Parkinson (DP) ou monitorizar o seu desenvolvimento. Aqui, utilizando sinais da respiração noturna, criámos um modelo de Inteligência Artificial (IA) para identificar a DP e acompanhar o seu desenvolvimento. O modelo foi avaliado utilizando dados de vários hospitais dos Estados Unidos, bem como numerosos conjuntos de dados públicos num conjunto de dados considerável com 7.671 pessoas. Em conjuntos de testes retidos e externos, o modelo de IA pode identificar PD com uma área sob a curva de 0,90 e 0,85, respetivamente. A Escala Unificada de Avaliação da Doença de Parkinson da Movement Disorder Society, que é utilizada para medir a gravidade e a progressão da DP, também pode ser utilizada pelo modelo de IA. O modelo de IA emprega uma camada de atenção que permite a interpretação das suas previsões de sono e eletroencefalograma. Além disso, o modelo pode detetar a respiração através de ondas de rádio que refletem no corpo de uma pessoa enquanto dorme para diagnosticar a DP no ambiente doméstico sem toque. O nosso estudo fornece evidências preliminares de que o nosso modelo de IA pode ser útil para a avaliação de risco antes do diagnóstico clínico e mostra a viabilidade da avaliação domiciliária objetiva e não invasiva da DP.