मौजूदा शोध से संकेत मिलता है कि एक पार्किंसंस रोग निदान की सटीकता मूल्यांकन के पहले पांच वर्षों में 55% से 78% के बीच हो जाती है। यह आंशिक रूप से है क्योंकि पार्किंसन के भाई -बहन आंदोलन विकार समानताएं साझा करते हैं, कभी -कभी एक निश्चित निदान शुरू में मुश्किल होता है।
यद्यपि पार्किंसंस रोग एक अच्छी तरह से मान्यता प्राप्त बीमारी है, यह शब्द कई तरह की स्थितियों को संदर्भित कर सकता है, जिसमें इडियोपैथिक पार्किंसंस, सबसे आम प्रकार, अन्य आंदोलन विकारों जैसे कई सिस्टम एट्रोफी पार्किंसोनियन वेरिएंट और प्रगतिशील सुपरन्यूक्लियर पक्षाघात से लेकर हैं। प्रत्येक मोटर और नॉनमोटर सुविधाओं को साझा करता है, जैसे कि गैट में परिवर्तन – लेकिन एक अलग पैथोलॉजी और प्रैग्नेंसी के अधिकारी होते हैं।
मोटे तौर पर चार रोगियों में से एक, या दो रोगियों में से एक, गलत निदान किया जाता है।
अब, फ्लोरिडा विश्वविद्यालय और यूएफ हेल्थ नॉर्मन फिक्सेल इंस्टीट्यूट फॉर न्यूरोलॉजिकल डिजीज के शोधकर्ताओं ने एक नए तरह का सॉफ्टवेयर विकसित किया है, जो चिकित्सकों को पार्किंसंस रोग और संबंधित स्थितियों का निदान करने में मदद करेगा, जो नैदानिक समय को कम करने और 96%से परे सटीकता को बढ़ाने में मदद करेगा। अध्ययन हाल ही में प्रकाशित किया गया था जामा न्यूरोलॉजी और नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ हेल्थ द्वारा वित्त पोषित किया गया था।
“कई मामलों में, एमआरआई निर्माता बाज़ार की प्रतिस्पर्धा के कारण एक -दूसरे के साथ संवाद नहीं करते हैं,” डेविड वैलेनकोर्ट, पीएचडी, कुर्सी और एप्लाइड डिपार्टमेंट ऑफ एप्लाइड फिजियोलॉजी एंड काइन्सियोलॉजी में एक प्रोफेसर ने कहा। “वे सभी अपने स्वयं के सॉफ्टवेयर और अपने स्वयं के अनुक्रम हैं। यहां, हमने उपन्यास सॉफ्टवेयर विकसित किया है जो उन सभी में काम करता है।”
यद्यपि निदान के मानव तत्व के लिए कोई विकल्प नहीं है, यहां तक कि सबसे अनुभवी चिकित्सक जो आंदोलन विकार निदान में विशेषज्ञ हैं, वे विभिन्न विकारों के बीच नैदानिक प्रभावकारिता बढ़ाने के लिए एक उपकरण से लाभ उठा सकते हैं, वैलेनकोर्ट ने कहा।
सॉफ्टवेयर, पार्किंसनिज़्म, या एआईडीपी के लिए स्वचालित इमेजिंग भेदभाव, एक स्वचालित एमआरआई प्रसंस्करण और मशीन लर्निंग सॉफ्टवेयर है जो एक गैर -बायोमार्कर तकनीक की सुविधा देता है। प्रसार-भारित एमआरआई का उपयोग करना, जो यह मापता है कि मस्तिष्क में पानी के अणु कैसे फैलते हैं, टीम पहचान सकती है कि न्यूरोडीजेनेरेशन कहां हो रहा है। फिर, मशीन लर्निंग एल्गोरिथ्म, इन-पर्सन क्लिनिक निदान के खिलाफ कठोरता से परीक्षण किया गया, मस्तिष्क स्कैन का विश्लेषण करता है और परिणामों के साथ चिकित्सक प्रदान करता है, जो विभिन्न प्रकार के पार्किंसंस में से एक का संकेत देता है।
अध्ययन 21 साइटों, उनमें से 19 संयुक्त राज्य अमेरिका में और दो कनाडा में आयोजित किया गया था।
यह एक उदाहरण है जहां प्रौद्योगिकी और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बीच नवाचार नैदानिक सटीकता को बढ़ाने के लिए सिद्ध किया गया है, जिससे हमें पार्किंसंस रोग के रोगियों के लिए उपचार में सुधार करने का अवसर मिला है, “माइकल ओकुन, पार्किंसंस फाउंडेशन के चिकित्सा सलाहकार और यूएफ हेल्थ में न्यूरोलॉजिकल रोगों के लिए नॉर्मन फिक्सेल संस्थान के निदेशक ने कहा। “हम यह देखने के लिए उत्सुक हैं कि यह नवाचार पार्किंसंस समुदाय को कैसे प्रभावित कर सकता है और सभी के लिए बेहतर परिणामों के हमारे साझा लक्ष्य को आगे बढ़ा सकता है।”
टीम का अगला कदम अमेरिकी खाद्य और औषधि प्रशासन से अनुमोदन प्राप्त कर रहा है।
“यह प्रयास वास्तव में अंतःविषय सहयोग के महत्व को उजागर करता है,” यूएफ में डिजिटल वर्ल्ड्स इंस्टीट्यूट के एक प्रोफेसर एंजेलोस बर्मपाउटिस ने कहा। “संयुक्त चिकित्सा विशेषज्ञता, वैज्ञानिक विशेषज्ञता और तकनीकी विशेषज्ञता के लिए धन्यवाद, हम एक लक्ष्य को पूरा करने में सक्षम थे जो अनगिनत व्यक्तियों के जीवन को बदल देगा।”
Vaillancourt और Barmpoutis न्यूरोपैक नामक एक कंपनी के आंशिक मालिक हैं, जिसका लक्ष्य इस सॉफ़्टवेयर को आगे लाना है, जो रोगी देखभाल और नैदानिक परीक्षणों दोनों में सुधार करता है जहां इसका उपयोग किया जा सकता है।
