Neue Technik zur Früherkennung von Parkinson mittels Videobewertung und maschinellem Lernen

Die University of Florida hat kürzlich eine Studie veröffentlicht, in der ein neues Verfahren vorgestellt wird, das maschinelles Lernen verwendet, um frühe Anzeichen von Parkinsonismus zu erkennen. Durch die Auswertung von Standardvideoaufzeichnungen, in denen Personen einfache Hand- und Beinbewegungen ausführen, kann das Verfahren feine Unterschiede in der Bewegung der linken und rechten Körperhälfte feststellen, was typisch für die Frühstadien der Krankheit ist.

Die Technik, die eine Genauigkeit von 86% bei der Unterscheidung zwischen gesunden Personen und solchen mit frühem Parkinson erreicht, wurde von einem Team um Dr. Deigo Guarin entwickelt. Dieses Verfahren ist nicht-invasiv und könnte entscheidend sein, um die Behandlung und das Management von Patienten zu verbessern.

Frühere Erkennung von Parkinsonismus ermöglicht es Ärzten, schneller mit der Behandlung zu beginnen, was die Lebensqualität der Betroffenen erheblich steigern kann. Die Forschungsgruppe veröffentlichte bereits im Juni eine ähnliche Studie, die die Möglichkeiten der Videoverarbeitung und Künstlichen Intelligenz zur Verfolgung des Krankheitsverlaufs erweitert.

Der innovative Ansatz der Forscher könnte einen bedeutenden Fortschritt in der Früherkennung und Behandlung von Bewegungsstörungen wie Parkinson darstellen und ist ein wichtiger Schritt in der Nutzung moderner Technologie im medizinischen Bereich.