Ռուսաստանում ստեղծել են Պարկինսոնի հիւանդութեան ճանաչման ալգորիթմ պարոյրի նկարի միջոցով
Պարկինսոնի հիւանդութիւնը ծանր նէյրոդեգեներատիւ հիւանդութիւն է, որն առաջանում է մարդու մօտ աստիճանաբար, տարիքի հետ, 30-50 տարեկանում եւ ախտահարում է կենտրոնական նեարդային համակարգի բջիջները։ Ախտանշաններից են շարժումների դանդաղումը, տրեմորը, ապատիան, ձայնի տեմբրի փոփոխութիւնը եւ այլն։ Կարեւոր է հիւանդութեան վաղ ախտորոշումը, քանի որ բուժման ժամանակակից մեթոդները ուղղւած են բացառապէս ախտանշանների դանդաղեցմանը։ Այսօր աշխարհում, ըստ բաց աղբիւրների տւեալների, ապրում է Պարկինսոնի հիւանդութեամբ տառապող մօտ 10 մլն. մարդ։
Այս հիւանդութեան ախտորոշման ամենապարզ թեստերից մէկը պացիենտի կողմից թղթի վրայ ըստ կէտերի պարոյր նկարելն է։ Ձեռքերի դողն, օրինակ, կարող է վկայել գլխուղեղի աշխատանքի կոգնիտիւ խանգարումների մասին։ Սակայն պացիենտի նկարի գնահատումը բժիշկն իրականացնում է «աչքի չափով», ելնելով իր նախորդ փորձից, ուստի հրատապ է դառնում աւելի օբիեկտիւ արդիւնքի հասնելու մեխանիզմի ստեղծումը։
«Մենք ստեղծել ենք ալգորիթմ, որը թոյլ է տալիս ըստ պացիենտի նկարած պարոյրի յայտնաբերել այն նշանները, որոնք կարող են վկայել կոգնիտիւ խանգարումների առկայութեան մասին։ Պատկերի ուսումնասիրութիւնը կատարւում է նէյրոցանցի օգնութեամբ։ Հետագայում մշակումը կարող է օգտագործւել որպէս ծրագրի հիմք՝ աջակցելու համար Պարկինսոնի հիւանդութեամբ ախտորոշմամբ զբաղւող բժիշկների կողմից որոշումների կայացմանը։ Նման համակարգերի օգնութեամբ պացիենտները կը կարողանան հետեւել իրենց վիճակին ինքնուրոյն»,- նշել են Սանկտ Պետերբուրգի պետական էլեկտրատեխնիկական համալսարան-«ԼԷՏԻ»-ում։
Նէյրոցանցը ուսուցանում է անցել բաց HandPD-ում։ Տւեալների այս շտեմարանը պարունակում է հարցւողների երկու խմբերի նկարած պարոյրները. առողջ խումբը՝ 19-79 տարեկան 18 մարդ եւ Պարկինսոնի հիւանդութիւն ունեցող մարդկանց խումբը՝ 38-78 տարեկան 74 մարդ։ Փորձի մասնակիցները թեստաւորւել են 4 անգամ, տւեալները պարունակում են 368 պարոյրներ։
Ուսուցանւած մոդելի թեստաւորման արդիւնքները. ճշգրտութիւնը՝ 99,3 տոկոս, զգայականութիւնը՝ 99,2 տոկոս, սպեցիֆիկութիւնը՝ 100 տոկոս։ Բժշկական խնդիրների համար զգայականութիւնը կարեւոր բնութագրիչ է, այսինքն՝ այս ալգորիթմի օգնութեամբ հիւանդութեան առկայութեան պարզման հաւանականութիւնը բաւական բարձր է։
