Využití umělé inteligence v časné diagnostice Parkinsonovy nemoci a možnosti prevence vzniku onemocnění

Před přednáškou využijte jedinečné možnosti navštívit Simulační centrum Lékařské fakulty (https://simlek.osu.cz/). Na prohlídku se registrujte zde  https://docs.google.com/…/1FAIpQLSeFSO7vmhU…/viewform…

Centrum disponuje stejným vybavením jako skutečná nemocnice. Nachází se zde zdravotnická přístrojová technika i části přednemocniční péče.  Díky této „cvičné nemocnici“ jsou naši absolventi ve svém počínání jistější a lépe připraveni pro skutečnou praxi.  Přijďte se podívat, jak se vzdělávají budoucí lékaři. Komentovaná prohlídka Simulačního centra začíná v 16 hodin a kapacita je omezená.

Parkinsonova nemoc je chronické, progresivní neurodegenerativní onemocnění, které postihuje nejen hybnost pacienta, kdy se objevuje rigidita, bradykineze a třes, ale také další systémy, kdy dochází k poruchám čichu, kognitivních funkcí, zácpě, ortostatické hypotenzi, apod. V mnohých případech jsou tyto nemotorické příznaky velmi nespecifické a předchází příznaky motorické i o více než 10 let. Diagnostika tohoto onemocnění je proto v počátečních fázích velmi obtížná, nicméně pro možnost nasazení účinné léčby je přesná včasná diagnostika do budoucna nezbytnou nutností.  Navíc se ukazuje, že nejen nově testované léky, ale také změna životního stylu (fyzická aktivity, specifické cvičení, změna stravovacích návyků apod.) může být velmi účinná v prevenci vzniku nebo aspoň oddálení nástupu motorických příznaků.

Z těchto důvodů jsou intenzivně zkoumány možnosti neinvazivní diagnostiky v počátečních preklinických stádiích Parkinsonovy nemoci. Pozornost je zaměřena nejen na drahé a zatím omezeně dostupné metody jako jsou PET a SPECT, ale především na běžně dostupné neinvazivní metody typu transkraniální sonografie, magnetické rezonance či výpočetní tomografie. Jelikož se odhaduje, že Parkinsonovou nemocí trpí 1 % osob nad 65 let a až 6 % osob starších 80 let, je nutné, aby budoucí diagnostika byla běžně dostupná a dostatečně přesná.  Z těchto důvodů jsou na Ostravské univerzitě ve spolupráci s dalšími českými i zahraničními centry, především v Německu a Izraeli, vyvíjeny nástroje pro časnou diagnostiku Parkinsonovy nemoci s využitím umělé inteligence.

V rámci přednášky bude prezentováno, jak umělá inteligence pomáhá lékaři v orientaci a filtraci dat. Zároveň bude ukázáno jakým způsobem probíhá vývoj umělé inteligence a jakým problémům vědečtí pracovníci čelí. Na závěr budou nastíněny směry dalšího výzkumu.

 prof. MUDr. David Školoudík, Ph.D., FESO, FEAN

Vystudoval Lékařskou fakultu UP Olomouc. V roce 2014 se stal profesorem v oboru neurologie. Od února 2021 působí jako proděkan Lékařské fakulty Ostravské univerzity.

 Mgr. Vojtěch Molek, Ph.D.

Působí na Ústavu pro vývoj a aplikaci fuzzy modelování Ostravské univerzity, kde se věnuje aplikaci umělé inteligence na úlohy spjaté s obrazovými daty. Mezi jeho významné řešené projekty patří navádění industriálních robotických strojů a zpracování medicínských dat.