На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)

Царьград

7 225 подписчиков

Свежие комментарии

  • Дмитрий Ершов
    А ведь Соловьев прав. А правила и наставления переписать можно, нет? Они какого года? Кстати, об эффективности, наши ...Соловьёв натолкну...
  • Eduard
    Всё пишут "Оборона",а а деле к обороне это отношение не имеет.Франци давно агрессор!Макрон объявил о ...
  • Акимова Татьяна
    В Союзе все выбрасывали на помойку и никаких штрафов.Уже не знают, как с людей денег содрать!Начинайте с олигархов!!!Юрист Салкин пред...

Умная ручка с ИИ диагностирует болезнь Паркинсона по почерку

В исследовании приняли участие 16 человек, четверо из которых уже имели подтвержденный диагноз болезни Паркинсона.

Исследователи из Калифорнийского университета создали устройство, напоминающее обычную ручку, использующее магнитные чернила и специализированный наконечник. Разработка предназначена для обнаружения болезни Паркинсона на основе анализа изменений в почерке.

В рамках начального исследования, проведенного с участием 16 человек, искусственный интеллект смог определить наличие заболевания с точностью в 96,22%. Об этом сообщает портал N+1 со ссылкой на публикацию в журнале Nature Chemical Engineering.

Болезнь Паркинсона, занимающая второе место по распространенности среди нейродегенеративных заболеваний, характеризуется прогрессирующим ухудшением двигательных функций, проявляющимся в треморе и скованности мышц. Существующие диагностические методы зачастую носят субъективный характер и выявляют симптомы на поздних стадиях. В связи с этим, разработка объективных и легкодоступных методов диагностики является крайне актуальной задачей.

Ручка, разработанная группой под руководством Хуана Чэна, оснащена магнитоупругим наконечником и содержит ферромагнитную жидкость. В процессе письма деформация наконечника оказывает влияние на магнитный поток, а движение жидкости вызывает генерацию электрических сигналов. Эти сигналы анализируются нейросетью для выявления характерных признаков тремора.

В исследовании приняли участие 16 человек, четверо из которых уже имели подтвержденный диагноз болезни Паркинсона. Из трех протестированных моделей машинного обучения была выбрана та, которая продемонстрировала наивысшую точность — более 96%.

Ученые подчеркивают, что данное исследование является предварительным этапом, и планируют продолжить испытания с участием большего количества людей, а также изучить возможность использования ручки для оценки развития заболевания.

 

Ссылка на первоисточник
наверх