NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Son yıllarda tıp (sensör cihazları, özel akıllı telefon uygulamaları) ve özellikle nöroloji içinde dijital teknolojiye olan ilginin güçlü bir şekilde arttığına tanık olmuştur. Dijital teknolojiden elde edilen kantitatif önlemler, dijital biyobelirteçlere (DM'ler) hastalık semptomlarının nicel ve sürekli olarak izlenmesini, kliniklerin dışında da sağlayabilir. Bu, tedaviye yanıtı sürekli ve hassas bir şekilde izleme olanağını içerir, bu nedenle ilaç yollarını hızlı bir şekilde uyarlama fırsatı açılır. Buna ek olarak, DM'ler gelecekte erken teşhis, hasta alt gruplarının tabakalandırılması ve klinik sonuçların tahmin edilmesine izin verebilir. Bu nedenle, DM'ler, klasik tetkikçi tabanlı sonuç ölçümlerini tamamlayabilir veya hatta bazı durumlarda, serebral omurilik sıvısı, kan, idrar, tükürük veya diğer vücut sıvılarında ölçülen moleküler biyobelirteçlerin yerini alabilir. DM'ler birlikte, ortaya çıkan hassas tıp alanında belirgin bir rol oynayabilir. Bununla birlikte, bu vizyonun gerçekleştirilmesi özel bir araştırma gerektirir. İlk olarak, gelişmiş veri analitik yöntemlerinin geliştirilmesi ve uygulanması gerekir, bu da aday DM'leri ham sinyallerden çıkarır. İkincisi, bu aday DM'lerin (a) yerleşik klinik sonuç ölçümleriyle korelasyonlarını gösteren ve (b) yerleşik biyobelirteçlere kıyasla tanısal ve / veya prognostik değerlerini gösteren doğrulanması gerekir. Bu noktalar yine makine öğrenimi de dahil olmak üzere gelişmiş veri analitik yöntemlerinin kullanılmasını gerektirir. Ayrıca, hassas hasta verilerinin toplanması ve işlenmesi ile ilişkili ortaya çıkan etik, yasal ve sosyal sorular ve bu verileri hastalığın daha iyi bireyselleştirilmiş tedavisi için analiz etmek için makine öğrenme yöntemlerinin kullanımı iyice düşünülmelidir. Parkinson Hastalığı'nı (PD) karmaşık bir çok faktörlü bozukluğun en önemli örneği olarak kullanarak, bu makalenin amacı DM'lerin kullanımına ilişkin mevcut araştırma durumunu eleştirel bir şekilde gözden geçirmek, açık zorlukları tartışmak ve ortaya çıkan yeni yönleri vurgulamaktır.
Özgün kaynak özetini okuyun
Recent years have witnessed a strongly increasing interest in digital technology within medicine (sensor devices, specific smartphone apps) and specifically also neurology. Quantitative measures derived from digital technology could provide Digital Biomarkers (DMs) enabling a quantitative and continuous monitoring of disease symptoms, also outside clinics. This includes the possibility to continuously and sensitively monitor the response to treatment, hence opening the opportunity to adapt medication pathways quickly. In addition, DMs may in the future allow early diagnosis, stratification of patient subgroups and prediction of clinical outcomes. Thus, DMs could complement or in certain cases even replace classical examiner-based outcome measures and molecular biomarkers measured in cerebral spinal fluid, blood, urine, saliva, or other body liquids. Altogether, DMs could play a prominent role in the emerging field of precision medicine. However, realizing this vision requires dedicated research. First, advanced data analytical methods need to be developed and applied, which extract candidate DMs from raw signals. Second, these candidate DMs need to be validated by (a) showing their correlation to established clinical outcome measures, and (b) demonstrating their diagnostic and/or prognostic value compared to established biomarkers. These points again require the use of advanced data analytical methods, including machine learning. In addition, the arising ethical, legal and social questions associated with the collection and processing of sensitive patient data and the use of machine learning methods to analyze these data for better individualized treatment of the disease, must be considered thoroughly. Using Parkinson's Disease (PD) as a prime example of a complex multifactorial disorder, the purpose of this article is to critically review the current state of research regarding the use of DMs, discuss open challenges and highlight emerging new directions.
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.