Ученые из Центра биоинформатики и вычислительной биологии используют алгоритмы машинного обучения для анализа данных, получаемых с носимых сенсоров. Это позволит автоматизировать часть процесса диагностики и повысить точность и скорость выявления болезни.
Исследование показало, что установка одного сенсора на пояснице и выполнение простого задания с помощью движений могут помочь различить пациентов с Паркинсоном и здоровых людей с точностью 92,6%.
Ученые продолжают работу над улучшением диагностики и различением Паркинсона от других двигательных расстройств, что поможет избежать ошибок и улучшить качество жизни пациентов.
