NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Arka planParkinson hastalığı, hem motor hem de motor olmayan semptomlara sahip progresif bir nörodejeneratif bozukluktur. Bilişsel bozukluk, uyku bozuklukları, depresyon ve anksiyete gibi zihinsel ve davranışsal motor olmayan semptomlar yaşam kalitesini büyük ölçüde etkiler, ancak geleneksel araçlarla değerlendirilmesi zor kalır. Yapay zeka sağlık hizmetlerinde potansiyel göstermiştir, ancak Parkinson hastalığındaki bu semptomları değerlendirmedeki rolü gözden geçirilmemektedir. Bu sistematik inceleme, bu semptomların teşhisi, değerlendirilmesi ve yönetilmesinde yapay zeka araçlarının performansını değerlendirmeyi amaçlamaktadır.MethodsFive veritabanları (Medline, Embasse, Scopus, Web of Science ve PubMed) Parkinson hastalığı olan yetişkinlerde zihinsel veya davranışsal semptomlara yapay zeka uygulayan hakemli çalışmalar için Haziran 2024'e kadar arandı. 2010 yılından önce yayınlanan veya yapay zeka teknolojilerinden yoksun çalışmalar hariç tutuldu. Çalışma kalitesi ve önyargı riski QUADAS-2 kullanılarak değerlendirildi. Çıkarılan veriler arasında çalışma hedefleri, veri kaynakları, algoritmalar, en iyi model ve teşhis performansı (doğruluk, hassasiyet, özgüllük) bulunur. Çalışma hiçbir dış mali destek aldı.Sonuçlar Burada on altı çalışma bilişsel bozukluğu ve yedi uyku bozukluklarını incelemek göstermektedir. Bununla birlikte, sadece üç çalışma depresyona ve biri endişeye odaklanır ve bir araştırma boşluğunu ortaya çıkarır. Heterojenlik nedeniyle hiçbir meta-analiz yapılmamıştır.KatılımlarYapay zeka Parkinson hastalığında, özellikle bilişsel ve uyku bozukluklarında zihinsel ve davranışsal semptomların değerlendirilmesi için söz vermektedir. Multimodal modeller, tek kaynaklı modellerden daha yüksek doğruluk gösterir, ancak harici doğrulama gereklidir. Depresyon ve anksiyete üzerine yapılan sınırlı çalışmalar, mevcut teşhis zorluklarını ve veri sınırlamalarını yansıtmaktadır. Gelecekteki araştırmalar tanı araçlarını iyileştirmeli ve bu semptomlara multimodal yaklaşımlar genişletmelidir.
Özgün kaynak özetini okuyun
BackgroundParkinson's disease is a progressive neurodegenerative disorder with both motor and non-motor symptoms. Mental and behavioural non-motor symptoms such as cognitive impairment, sleep disturbances, depression, and anxiety greatly affect quality of life but remain difficult to assess with traditional tools. Artificial intelligence has shown potential in healthcare, yet its role in evaluating these symptoms in Parkinson's disease remains under-reviewed. This systematic review aims to evaluate the performance of artificial intelligence tools in diagnosing, assessing, and managing these symptoms.MethodsFive databases (Medline, Embase, Scopus, Web of Science and PubMed) were searched up to June 2024 for peer-reviewed studies applying artificial intelligence to mental or behavioural symptoms in adults with Parkinson's disease. Studies published before 2010 or lacking artificial-intelligence technologies were excluded. Study quality and risk of bias were assessed using QUADAS-2. Extracted data include study objectives, data sources, algorithms, best model, and diagnostic performance (accuracy, sensitivity, specificity). The study received no external financial support.ResultsHere we show sixteen studies examine cognitive impairment and seven examine sleep disorders. However, only three studies focus on depression and one on anxiety, revealing a research gap. No meta-analysis was performed due to heterogeneity.ConclusionsArtificial intelligence shows promise for assessing mental and behavioural symptoms in Parkinson's disease, particularly cognitive and sleep disorders. Multimodal models demonstrate higher accuracy than single-source models, though external validation is necessary. The limited studies on depression and anxiety reflect existing diagnostic challenges and data limitations. Future research should refine diagnostic tools and expand multimodal approaches to these symptoms.
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.