https://frosthead.com

Istraživači MIT-a misle da mogu uočiti rane znakove Parkinsonove bolesti na način na koji se ljudi tipa

Od fizičkih tipki na prijenosnim računalima do softverskih gumba na našim pametnim telefonima, većina nas se oslanja na tipkovnice kao primarni način unosa podataka u digitalni svijet. Ali ispada da naše tipkovnice također mogu reći prilično puno o sebi, otkrivajući kada smo umorni, pijani, pa čak i kad pokazujemo rane znakove neuroloških poremećaja poput Parkinsonove bolesti - možda godinama prije nego što se prepoznatljiviji simptomi pojave.

Istraživači iz madridskog konzorcija MIT M + Visión, mreže posvećene inovacijama u zdravstvu u Madridu, okupljaju i analiziraju pritiske volontera softverom i proučavaju obrasce koji nastaju strojnim učenjem. Za identifikaciju pojedinaca već su korišteni pojedinačni obrasci za tipkanje; neke banke ih koriste za povećanje sigurnosti prilikom prijave na račune. No, prema dokumentu koji će uskoro biti objavljen u Znanstvenim izvješćima, tim M + Visión uspio je uzeti iste podatke o tipkanju, u kombinaciji s tehnikama prepoznavanja uzoraka, kako bi razlikovao tipkanje izvršeno kad se potpuno odmorilo i kada su volonteri dobili zadatak da tip kad se probudi u noći. Ti bi se podaci mogli upotrijebiti i za otkrivanje neuroloških stanja mnogo ranije od postojećih metoda.

Da bude jasno, tim samo prikuplja informacije o vremenu pritiska na tipke, a ne koje tipke se pritiskaju. Istraživači su razvili softver koji se može primijeniti na web preglednik kako bi se utvrdilo koliko dugo tipkačica drži svaku tipku. Nema potrebe za korištenjem specijaliziranih tipkovnica i malo razloga za brigu o privatnosti. U stvari, mnoge tipkovnice pametnih telefona treće strane prikupljaju puno više podataka o tome što unosimo.

Ali iz rada grupe jasno je da iza svakodnevnog života ostavljamo iza sebe mnoštvo informacija.

"Svaki put kad dodirnemo nešto što ima mikroprocesor u sebi, mikroprocesor je u mogućnosti mjeriti vremenski tok s sub-milisekundnom preciznošću", kaže Luca Giancardo, suradnik iz M + Vision-a i prvi autor članka. "Možete dobiti potencijalne informacije iz mikrovalne, ali mijenjati softver u mikrovalnoj je mnogo teže."

Rad se prvenstveno usredotočuje na prepoznavanje umora, jer je to jedan od najčešćih oblika oštećenja motora. Skupina dobrovoljaca je prvo u toku dana upisala članak na Wikipediji, a zatim su traženi da upišu još jedan članak nakon što su ih probudili 70 do 80 minuta nakon spavanja; u posljednjem scenariju, vrijeme njihovih pritisaka na tipke bilo je više nedosljedno. No, prema MIT-u, preliminarna studija u kojoj je sudjelovalo 21 dobrovoljac s Parkinsonovom bolešću i 15 osoba bez bolesti pokazala je da oni koji imaju Parkinsonovu bolest pokazuju više varijacija pritiska na tipke.

"Postoji motorni pad sedam godina prije nego što je klinička dijagnoza [moguća], a pad motora traje", kaže Giancardo. Kaže da će ranije pronalaženje znakova bolesti omogućiti neurolozima da prilagode liječenje temeljeno na padu pacijentovog motoričkog sustava i možda eventualno zaustaviti pad na početku liječenja koja su trenutno u razvoju.

Ova se tehnika s vremenom može upotrijebiti za testiranje drugih neuroloških bolesti, kao i reumatoidnog artritisa, i bez obzira na to je li osoba koja kuca pijan ili ne. Za sada je tim fokusiran na dokazivanje, poboljšanje i oplemenjivanje svoje metode za otkrivanje Parkinsonove bolesti s većom studijom.

Pored toga, istraživači su također zainteresirani za prikupljanje većeg broja unosa tipkovnice od široke skupine korisnika, što bi im trebalo pružiti bolji osnovni oblik tipkanja i pomoći im u dijagnosticiranju različitih stanja.

"Nadamo se da ćemo moći partneriti s nekim velikim igračima, tako da naša tehnologija može biti uključena na većim platformama, a signal se može snimati bez intervencije korisnika, " kaže Giancardo. "Oni bi se samo trebali odjaviti ili uključiti „.

Dok se to ne dogodi, tim samostalno vrši grupne podatke. Razvili su aplikaciju, dostupnu na neuroqwerty.com, koja prati tipkanje u Windows ili Mac OSX na gotovo isti način kao i njihova kontrolirana istraživanja. Zdravi daktilografi mogu podijeliti podatke s tipkovnice, a korisnici kojima je dijagnosticirana Parkinsonova bolest mogu navesti da je prilikom prijave, kao i stadij njihove bolesti i koje lijekove uzimaju.

Istraživači MIT-a misle da mogu uočiti rane znakove Parkinsonove bolesti na način na koji se ljudi tipa