A Sensor-Based Perspective in Early-Stage Parkinson's Disease: Current State and the Need for Machine Learning Processes.

Araştırma özeti

Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by

Parkinson hastalığı (PD), beyindeki dopaminerjik nöronların işlev bozukluğu, dopamin eksikliği ve anormal Lewy vücut protein parçacıklarının oluşumu ile ilişkili ilerici bir nörodejeneratif bozukluktur. PD, önemli bir nöron kaybı meydana gelene kadar semptomların belirgin başlangıcı olmadan motor ve motor olmayan belirtilerle karakterize edilen ve erken tanıyı çok zor hale getiren sinir sisteminin idiyopatik bir hastalığıdır. Sensör tabanlı platformlar, klinik uygulamada aynı anda çeşitli biyolojik sinyallerin taranmasında ve araştırmacıların tanı ve prognostik amaçlar için çok sayıda biyobelirteç almalarına izin vermede çok fazla dikkat çekmiştir. Makine öğreniminin tıbbi sistemlere entegrasyonu, veri toplamanın optimizasyonu, semptomların sınıflandırılması yoluyla hastalık tahmini için potansiyel sağlar ve veri odaklı klinik kararları güçlü bir şekilde destekleyebilir. Bu çalışma, PD tanısında sensör tabanlı yaklaşımların bazı gerçeklerini ve mevcut durumunu incelemeye çalışır ve kişiselleştirilmiş risk tahmini için makine öğrenme modelleri geliştirmek için sensör tabanlı veriler kullanarak topluluk tekniklerini tartışır. Ek olarak, PD izleme için tam bir teşhis sistemi uygulamak için klinik veri işleme ve uygun yazılımla birleştirilmiş bir biyosensör platformu önerilmektedir.

Özgün kaynak özetini okuyun

Parkinson's disease (PD) is a progressive neurodegenerative disorder associated with dysfunction of dopaminergic neurons in the brain, lack of dopamine and the formation of abnormal Lewy body protein particles. PD is an idiopathic disease of the nervous system, characterized by motor and nonmotor manifestations without a discrete onset of symptoms until a substantial loss of neurons has already occurred, enabling early diagnosis very challenging. Sensor-based platforms have gained much attention in clinical practice screening various biological signals simultaneously and allowing researchers to quickly receive a huge number of biomarkers for diagnostic and prognostic purposes. The integration of machine learning into medical systems provides the potential for optimization of data collection, disease prediction through classification of symptoms and can strongly support data-driven clinical decisions. This work attempts to examine some of the facts and current situation of sensor-based approaches in PD diagnosis and discusses ensemble techniques using sensor-based data for developing machine learning models for personalized risk prediction. Additionally, a biosensing platform combined with clinical data processing and appropriate software is proposed in order to implement a complete diagnostic system for PD monitoring.

Bilimsel değerlendirme

Araştırma sorusu

Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.

Yöntem ve örneklem

Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.

Temel bulgular

Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.

Sınırlılıklar

Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.

Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.