AI คาดการณ์โรคพาร์กินสัน
ไทม์แมชชีนพาร์กินสัน: คาดการณ์อนาคต
ร่วมสร้างวันพรุ่งนี้ที่ไม่สั่นเทากับ Aiii
ปกป้องสุขภาพสมอง คาดการณ์ชีวิตที่ดีงามทุกวันที่ 11 เมษายนของทุกปีคือ "วันพาร์กินสันโลก" เพื่อรำลึกถึงแพทย์ชาวอังกฤษผู้บรรยายลักษณะของโรคพาร์กินสันเป็นคนแรก —— ดร. เจมส์ พาร์กินสัน (Dr. James Parkinson) วันนี้เตือนให้เราใส่ใจสุขภาพระบบประสาท โดยเฉพาะการคัดกรองและการเข้าแทรกแซงตั้งแต่ระยะแรกของโรคทางระบบประสาทที่เสื่อมถอย
โรคพาร์กินสันเป็นโรคทางระบบประสาทที่เสื่อมถอยซึ่งพบได้บ่อย ส่งผลกระทบต่อระบบประสาทส่วนกลางเป็นหลัก อาการในระยะแรกได้แก่ มืออาการสั่น การเคลื่อนไหวช้า กล้ามเนื้อแข็งเกร็ง และการทรงตัวลำบาก เนื่องจากอาการในระยะแรกสังเกตได้ยาก จึงมักทำให้พลาดช่วงเวลาที่เหมาะสมในการวินิจฉัย
เพื่อช่วยให้ระบุและเข้าแทรกแซงได้ตั้งแต่ระยะแรกยิ่งขึ้น เราได้นำเทคโนโลยี AI ตรวจคัดกรองโรคพาร์กินสันอัจฉริยะมาใช้ ด้วยการสนับสนุนของเทคโนโลยี เราผสานคอมพิวเตอร์วิทัศน์ขั้นสูงและอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึก เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำในการคัดกรองโรค เปิดโอกาสในการรักษาให้แก่ผู้ป่วยมากยิ่งขึ้น
ด้วยพลังของ AI เรากำลังสร้างระบบนิเวศการติดตามสุขภาพข้ามโรค เพื่อให้การป้องกัน การวินิจฉัย และการจัดการโรคทางระบบประสาทที่เสื่อมถอยและโรคเรื้อรังก้าวเข้าสู่ยุคใหม่ของความแม่นยำ ความเป็นเฉพาะบุคคล และการเข้าแทรกแซงเชิงรุก เราหวังว่าเทคโนโลยีนี้จะทลายขอบเขตแบบเดิมของการจัดการโรค เปลี่ยนจากการรับมือกับโรคไปสู่การจัดการสุขภาพ นำพาความเป็นอยู่ที่ดีและความหวังมาสู่สังคมผู้สูงวัยทั่วโลก
Step1 อัปโหลดวิดีโอ
- สามารถถ่ายวิดีโอภายในแอป หรือเลือกอัปโหลดวิดีโอจากคลังภาพ
- ตรวจจับแบบเรียลไทม์ด้วย OpenPose ว่าจุดสำคัญของร่างกายเบี่ยงเบนจากช่วงที่กำหนดไว้หรือไม่ หากตรวจพบความเบี่ยงเบน อินเทอร์เฟซจะแสดงคำแนะนำวิธีการปรับแก้ที่ถูกต้องแบบเรียลไทม์
- ตรวจสอบวิดีโอที่อัปโหลดและแจ้งผู้ป่วยว่าการอัปโหลดสำเร็จหรือไม่
Step2 แพลตฟอร์มบูรณาการการประเมินทางคลินิก
- ระบบให้คะแนน UPDRS แบบดิจิทัล: ผสานอินเทอร์เฟซให้คะแนนดิจิทัลของการตรวจการเคลื่อนไหว MDS-UPDRS
- ฟังก์ชันเปรียบเทียบตามลำดับเวลา: แสดงข้อมูลการประเมินในอดีตของผู้ป่วย รองรับการเปรียบเทียบตามแนวยาว
- การติดตามการตอบสนองต่อยา: บันทึกการประเมินสถานะ ON/OFF เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์การปรับยา
Step3 ดึงจุดสำคัญของร่างกายผู้ป่วย
- ใช้ OpenPose ดึงจุดสำคัญ (keypoints)
- ลดมิติของข้อมูล: ใช้ OpenPose ดึงจุดสำคัญของร่างกายมนุษย์ ช่วยลดปริมาณข้อมูลที่ต้องประมวลผลลงอย่างมาก เพียงประมวลผลพิกัดของจุดสำคัญในแต่ละเฟรม แทนที่จะเป็นภาพเต็มของแต่ละเฟรม
- มุ่งเน้นที่ลักษณะของการเคลื่อนไหว: OpenPose ออกแบบมาเฉพาะสำหรับการดึงจุดสำคัญของร่างกายมนุษย์ ซึ่งมีประโยชน์อย่างยิ่งในการวิเคราะห์ลักษณะการเคลื่อนไหวและท่าทางของร่างกาย ในการตรวจคัดกรองโรคพาร์กินสัน ลักษณะอย่างอาการสั่นและการเคลื่อนไหวช้ามักปรากฏในการเคลื่อนไหวของแขนขา การใช้จุดสำคัญจึงสามารถจับลักษณะการเคลื่อนไหวเหล่านี้ได้แม่นยำยิ่งขึ้น
- เพิ่มความสามารถในการสรุปทั่วไป (generalization) ของโมเดล: ด้วยจุดสำคัญ โมเดลสามารถเรียนรู้ลักษณะการเคลื่อนไหวที่ไม่ถูกรบกวนจากพื้นหลังหรือปัจจัยภายนอกอื่น ๆ ซึ่งช่วยเพิ่มความสามารถในการสรุปทั่วไปของโมเดลต่อสถานการณ์ที่หลากหลาย
- รวบรวมลักษณะต่าง ๆ ของผู้ใช้ เช่น พิกัดของจุดสำคัญต่าง ๆ ของร่างกาย ความเร็ว ระยะการขยับ และเวลา แล้วประยุกต์ใช้โมเดลความจำระยะสั้น-ยาว (LSTM) เพื่อคาดการณ์ระดับความรุนแรงของอาการโรคพาร์กินสันของผู้ใช้
คำถามที่พบบ่อย
AI ช่วยคัดกรองโรคพาร์กินสันตั้งแต่ระยะแรกได้อย่างไร?
ใช้งานอย่างไร? ต้องใช้อุปกรณ์สวมใส่หรือไม่?
สามารถติดตามการดำเนินโรคและการตอบสนองต่อยาได้หรือไม่?
ความเป็นส่วนตัวของภาพสุขภาพส่วนบุคคลได้รับการคุ้มครองอย่างไร?
สิ่งนี้จะแทนที่การวินิจฉัยของแพทย์หรือไม่?
Contact US

-
อีเมล|[email protected]
- โทรศัพท์|02-55687660