ĐỘT PHÁ TRONG NGHIÊN CỨU BỆNH ALZHEIMER: MẪU CẢM BIẾN DÂY ĐEO CỔ TAY ĐƯỢC HỖ TRỢ BỞI AI
- Oita University và Eisai Co., Ltd. phát triển mô hình máy học dự đoán tích tụ beta amyloid (Aβ) trong não từ dữ liệu sensor đeo tay.
- Mô hình mới này là bước đột phá, sử dụng dữ liệu sinh học và lối sống để sàng lọc Aβ, yếu tố quan trọng của bệnh Alzheimer (AD).
- Với chỉ số AUC là 0.79, mô hình hứa hẹn hiệu quả sàng lọc chính xác, giảm tải tài chính và thể chất cho bệnh nhân.
- Nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ 122 cá nhân bị suy giảm nhận thức nhẹ hoặc rối loạn trí nhớ chủ quan ở Usuki City, Nhật Bản.
- Mô hình này kết hợp dữ liệu sinh học liên tục và thông tin lối sống từ tư vấn y tế để phân tích.
- Nghiên cứu nhấn mạnh 22 yếu tố chung trong dự đoán tích tụ Aβ, bao gồm hoạt động thể chất, chất lượng giấc ngủ, nhịp tim, và tương tác xã hội.
📌 Mô hình máy học mới từ Oita University và Eisai Co., Ltd. mở ra hướng tiếp cận không xâm lấn và tiếp cận được trong sàng lọc AD, đánh dấu bước tiến quan trọng trong nghiên cứu và quản lý bệnh Alzheimer. Bằng việc tích hợp dữ liệu từ sensor đeo tay và tư vấn y tế, mô hình này có tiềm năng lớn trong việc phát hiện sớm và can thiệp kịp thời, đặc biệt quan trọng trong bối cảnh dân số già hóa tại Nhật Bản và toàn cầu.