สแกนดวงตาตรวจพบสัญญาณพาร์กินสันได้ล่วงหน้านานสูงสุด 7 ปีก่อนการวินิจฉัย

 (moorfields.nhs.uk)
2 คะแนน โดย GN⁺ 2023-08-24 | 1 ความคิดเห็น | แชร์ทาง WhatsApp
  • ทีมวิจัยจาก Moorfields Eye Hospital และ UCL Institute of Ophthalmology พบตัวบ่งชี้ที่เกี่ยวข้องกับโรคพาร์กินสันในภาพจอประสาทตา ซึ่งสามารถตรวจพบได้ตั้งแต่เฉลี่ย 7 ปีก่อนอาการทางคลินิกจะแสดงออก
  • ด้วยการวิเคราะห์ด้วย AI ทีมวิจัยได้ทำซ้ำผลลัพธ์จากชุดข้อมูล AlzEye ในฐานข้อมูล UK Biobank ที่มีขนาดใหญ่กว่า และยืนยันว่าตรวจพบตัวบ่งชี้ละเอียดอ่อนได้แม้ในภาวะที่มีความชุกต่ำเพียง 0.1~0.2%
  • การตรวจหลักอย่าง OCT เป็นการตรวจตาแบบไม่รุกล้ำที่สร้างภาพตัดขวางของจอประสาทตาได้ภายในไม่ถึง 1 นาที และให้รายละเอียดระดับ 1/1000mm
  • แม้จะยังยากต่อการนำไปใช้ทำนายการเกิดโรคพาร์กินสันในระดับรายบุคคล แต่มีศักยภาพที่จะพัฒนาเป็นเครื่องมือคัดกรองล่วงหน้าเพื่อค้นหากลุ่มเสี่ยง
  • OCT เร็วกว่า ถูกกว่า และขยายการใช้งานได้มากกว่าการสแกนสมอง ทำให้การตรวจภาพในประชากรวงกว้างอาจนำไปสู่การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ได้ในอนาคต

ตัวบ่งชี้โรคพาร์กินสันที่พบในภาพจอประสาทตา

  • ทีมที่นำโดย Siegfried Wagner และ Pearse Keane จาก Moorfields Eye Hospital และ UCL Institute of Ophthalmology พบตัวบ่งชี้ที่ปรากฏในผู้ป่วยพาร์กินสันตั้งแต่เฉลี่ย 7 ปีก่อนอาการทางคลินิกจะแสดงออก
  • ผลลัพธ์ครั้งนี้มาจากงานวิจัยด้านการถ่ายภาพจอประสาทตาในผู้ป่วยพาร์กินสันที่มีขนาดใหญ่ที่สุดเท่าที่มีมา และถูกนำเสนอเป็นกรณีแรกที่พบลักษณะดังกล่าวหลายปีก่อนการวินิจฉัย
  • งานวิจัยได้รับการตีพิมพ์ในวารสารการแพทย์ Neurology® ของ American Academy of Neurology

ชุดข้อมูลและวิธีการวิเคราะห์

  • ทีมวิจัยใช้ความช่วยเหลือของ AI ในการค้นหาตัวบ่งชี้ของโรคพาร์กินสันจากการสแกนดวงตา
  • พวกเขาทำซ้ำผลลัพธ์จากชุดข้อมูล AlzEye ในฐานข้อมูล UK Biobank ที่ใหญ่กว่า และการค้นพบเดียวกันก็ทำซ้ำได้ในข้อมูลจากอาสาสมัครสุขภาพดี
  • การใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่สองชุดร่วมกันทำให้สามารถระบุตัวบ่งชี้ละเอียดอ่อนได้แม้ในโรคพาร์กินสันที่มีความชุกต่ำเพียง 0.1~0.2%
  • ชุดข้อมูล AlzEye ถูกสร้างขึ้นผ่าน INSIGHT ซึ่งเป็นฐานข้อมูลภาพจอประสาทตาและข้อมูลทางคลินิกที่เกี่ยวข้องที่ใหญ่ที่สุดในโลก

บทบาทของ OCT และ oculomics

  • ดวงตาถูกมองมานานว่าเป็นหน้าต่างที่สะท้อนหลายแง่มุมของสุขภาพร่างกายได้โดยตรง
  • ภาพจอประสาทตาความละเอียดสูงถูกใช้เป็นประจำอยู่แล้วในงานดูแลจักษุ โดยเฉพาะการสแกน 3D ที่เรียกว่า OCT ซึ่งใช้กันอย่างแพร่หลายในคลินิกจักษุและร้านแว่นตามย่านการค้า
  • OCT สร้างภาพตัดขวางของจอประสาทตาบริเวณด้านหลังดวงตาได้ภายในไม่ถึง 1 นาที และให้รายละเอียดระดับ 1/1000mm
  • การสแกนจอประสาทตาถูกมองว่าเป็นวิธีไม่รุกล้ำเพียงวิธีเดียวที่สามารถมองเห็นชั้นเซลล์ใต้ผิวได้
  • ด้วยการใช้คอมพิวเตอร์สมรรถนะสูง จึงสามารถประมวลผล OCT และภาพดวงตาจำนวนมากได้อย่างแม่นยำโดยใช้เวลาเพียงเศษเสี้ยวของการวิเคราะห์โดยมนุษย์
  • มีการใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อค้นหาข้อมูลแฝงเกี่ยวกับสุขภาพทั้งร่างกายจากภาพดวงตาเพียงอย่างเดียว และสาขาการวิจัยนี้เรียกว่า oculomics

ความเชื่อมโยงกับงานวิจัยโรคอื่น

  • ก่อนหน้านี้ข้อมูลการสแกนดวงตาถูกใช้เพื่อค้นหาสัญญาณของ โรคอัลไซเมอร์, multiple sclerosis และล่าสุดรวมถึง schizophrenia ซึ่งเป็นโรคทางระบบประสาทเสื่อมหรือโรคที่เกี่ยวข้อง
  • งานวิจัยครั้งนี้เป็นอีกตัวอย่างในแนวทางเดียวกันที่ค้นหาตัวบ่งชี้ระยะแรกของโรคพาร์กินสันจากภาพจอประสาทตา

ความร่วมมือวิจัยและการเชื่อมโยงข้อมูล NHS

  • งานวิจัยนี้เป็นความร่วมมือของ NIHR Biomedical Research Centres จาก Moorfields Eye Hospital, University Hospital Birmingham, Great Ormond Street Hospital, Oxford University Hospital, University College Hospital London และ UCL Great Ormond Street Institute of Child Health
  • ตามบทสัมภาษณ์วิดีโอ ขั้นตอนแรกคือการเชื่อมโยงการสแกนดวงตาของผู้ที่มาที่ Moorfields Eye Hospital มากกว่า 100,000 คน เข้ากับข้อมูลการนอนโรงพยาบาลระดับชาติของอังกฤษ เพื่อค้นหาลักษณะทางดวงตาของผู้ป่วยพาร์กินสัน
  • ในขั้นตอนที่สอง ทีมวิจัยยืนยันลักษณะเดียวกันนี้ในกลุ่มประชากรสุขภาพดีของสหราชอาณาจักร และพบว่าลักษณะดังกล่าวมีอยู่ได้ตั้งแต่เฉลี่ยสูงสุด 7 ปีก่อนการวินิจฉัยโรคพาร์กินสัน
  • การทำวิจัยนี้ต้องอาศัยทั้ง NHS ในฐานะผู้ให้บริการสุขภาพแบบบูรณาการ ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ โครงสร้างพื้นฐานคอมพิวเตอร์สมรรถนะสูง และความเชี่ยวชาญด้าน AI ของ Moorfields และ UCL

การพยากรณ์รายบุคคลยังไม่พร้อม

  • Siegfried Wagner ระบุว่ายังไม่พร้อมที่จะใช้วิธีนี้ทำนายว่าบุคคลใดจะเป็นโรคพาร์กินสันหรือไม่
  • อย่างไรก็ตาม เขาหวังว่าวิธีนี้จะพัฒนาเป็นเครื่องมือคัดกรองล่วงหน้าสำหรับกลุ่มเสี่ยงของโรคได้
  • หากสามารถค้นหาสัญญาณของหลายโรคได้ก่อนเกิดอาการ ผู้คนก็จะมีเวลาในการปรับพฤติกรรมการใช้ชีวิตเพื่อป้องกันบางโรค และช่วยให้แพทย์ชะลอการเกิดและผลกระทบของโรคระบบประสาทเสื่อมได้

ความสามารถในการขยายผลและการใช้ด้านสาธารณสุข

  • Louisa Wickham มองว่าการเพิ่มการตรวจภาพในประชากรวงกว้างจะส่งผลอย่างมากต่อสาธารณสุขในอนาคต และท้ายที่สุดจะนำไปสู่การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
  • การสแกน OCT สำหรับเป้าหมายนี้ขยายการใช้งานได้มากกว่า ไม่รุกล้ำ มีต้นทุนต่ำกว่า และเร็วกว่าเมื่อเทียบกับการสแกนสมอง
  • มีเอกสารที่เกี่ยวข้องคือ ITV News interview และ Academic article

บทความที่เกี่ยวข้อง

1 ความคิดเห็น

 
GN⁺ 2023-08-24
ความคิดเห็นบน Hacker News

  • ควรอ่านงานวิจัยจริง: https://n.neurology.org/content/neurology/early/2023/08/21/W...
    แม้แต่ตัวชี้วัดที่ให้สัญญาณแรงที่สุด การกระจายของค่าก็ทับซ้อนกันค่อนข้างมาก ระหว่างผู้ป่วยพาร์กินสันระยะก่อนแสดงอาการกับกลุ่มควบคุม ค่าบางส่วนดูแทบจะเหมือนเป็นตัวบ่งชี้ที่ชี้ขาดของพาร์กินสัน แต่ในช่วงที่ทับซ้อนกัน หากใช้เป็นตัวชี้วัดเดี่ยว ๆ จะทำให้ อัตราผลบวกลวง สูงขึ้นและลดประโยชน์ในการใช้งาน
    ดูเหมือนมีความเป็นไปได้ที่จะตรวจพบพาร์กินสันได้ค่อนข้างเร็วในสัดส่วนที่ไม่น้อย แต่การใช้วิธีนี้เพียงอย่างเดียวน่าจะทำให้ทั้งผลบวกลวงและผลลบลวงต่ำได้ยาก และต้องคำนึงด้วยว่าข่าวประชาสัมพันธ์สรุปบทความวิจัยที่ระมัดระวังกว่าในโทนที่ตื่นเต้นเกินจริง

    • ถ้ามี “ความเป็นไปได้ที่จะตรวจพบพาร์กินสันได้ค่อนข้างเร็ว” ก็สงสัยว่า การแทรกแซงตั้งแต่ระยะแรก นอกเหนือจากการเปลี่ยนพฤติกรรมการใช้ชีวิตจะมีอะไรได้บ้าง
      เท่าที่รู้ การรักษาพาร์กินสันโดยพื้นฐานแล้วแทบจะเหมือนกับการกินยากระตุ้นโดปามีนไปตลอดชีวิต และท้ายที่สุดก็เกิดความทนต่อยา ทำให้ประสิทธิภาพลดลงและต้องใช้ขนาดยาสูงขึ้นเรื่อย ๆ รู้สึกเหมือนทันทีที่เริ่ม ก็เริ่มนับถอยหลังอายุที่เหลือของสมองไปพร้อมกัน
    • ในบทความวิจัยก็ระบุว่า “แม้ INL และ GCIPL ที่บางลงจะสัมพันธ์กับความเสี่ยงการเกิดโรคพาร์กินสันที่เพิ่มขึ้น แต่โดยเฉพาะ ขนาดอิทธิพล ของ INL นั้นเล็ก ทำให้คุณค่าการใช้งานจริงในฐานะตัวบ่งชี้พาร์กินสันระยะแรกในระดับบุคคลยังจำกัดอยู่ในปัจจุบัน”
      ลองค้นดูเล็กน้อยพบว่า แม้ในผู้ใหญ่หนุ่มสาวที่สุขภาพดี ความแตกต่างรายบุคคลของ ความหนา GCIPL ก็ค่อนข้างมาก และช่วงดังกล่าวกว้างกว่าผลที่ตรวจพบในการศึกษานี้ด้วย ในทางปฏิบัติ ถ้าจะจับการเกิดโรคระยะแรก อาจต้องติดตาม GCIPL ตลอดชีวิต และการที่ GCIPL บางลงอย่างเดียวก็ดูยังไม่เพียงพอสำหรับวินิจฉัยพาร์กินสัน มันยังพบได้ในโรคอื่นอย่างอัลไซเมอร์ และบางทีอาจเป็นผลจากความชราตามธรรมชาติก็ได้

  • นึกถึงบริษัทที่เคยทำด้านนี้อย่าง RightEye และ Neuralight:
    https://techcrunch.com/2018/02/17/righteyes-portable-eye-tra...
    https://techcrunch.com/2022/05/24/neuralight-aims-to-track-a...
    ตอนนี้น่าจะมีมากกว่านี้แล้ว เท่าที่จำได้ ข้อมูลแบบนี้ดีมากสำหรับให้สัญญาณว่า “ควรไปตรวจอย่างละเอียด” ไม่ใช่การวินิจฉัยโรค แต่เป็นประมาณว่า การเคลื่อนไหวของดวงตาที่ช้าลง มีความสัมพันธ์กัน และตรวจพบได้เร็วกว่าลักษณะอาการชัดเจนอย่างมือสั่นมาก

    • ไม่ใช่แค่เรื่องการเคลื่อนไหวเท่านั้น เนื้อเยื่อจอประสาทตา พัฒนามาจากเนื้อเยื่อเอ็มบริโอเดียวกับสมอง ก็น่าจะดูโครงสร้างหรือระบบหลอดเลือดด้วย
      เรื่องเล่าที่น่าประทับใจที่สุดในวงการนี้คือ ในกลุ่มคนที่ตาบอดแต่กำเนิด ไม่มีกรณีที่เกิดโรคจิตเภทเลย
    • สงสัยว่า การวินิจฉัยตั้งแต่ระยะแรก มีประโยชน์จริงหรือไม่

  • ความคิดที่ว่าจะรู้ล่วงหน้าว่าตัวเองจะเป็นภาวะสมองเสื่อมในอีก 10 ปีข้างหน้านั้นน่าสนใจ แต่การรู้เรื่องนี้เป็นเรื่องดีหรือไม่นั้นไม่ใช่เรื่องง่าย
    ถ้าคิดต่อไปให้สุดก็ออกจะน่าขำอยู่เหมือนกัน จะเป็นอย่างไรถ้า “การรู้” กลายเป็นบรรทัดฐานทางสังคม? ในที่สาธารณะ จะให้สิทธิ์ลัดคิวแก่คนที่กำลังจะเป็นสมองเสื่อมหรือไม่? ลองคิดถึงสวนสนุก การจองการเดินทาง โรงแรม บาร์ โรงหนัง ทั้งหมดก็ได้ อุตสาหกรรมบริการที่เจาะ กลุ่มเฉพาะ นี้อาจเกิดขึ้นได้ในชั่วข้ามคืน

    • ไม่ใช่เรื่องน่ายินดี แต่ผมเห็นว่าการสามารถวาง แผนระยะยาว สำหรับภาวะทางการแพทย์ที่ยากลำบากได้นั้น ดีกว่าการไม่รู้อย่างแน่นอน ตั้งแต่การวางแผนการเงิน ไปจนถึงการหาบ้านที่เหมาะกับสภาพร่างกาย เช่น บ้านชั้นเดียวที่ไม่มีบันได
      หวังว่าในอนาคตอันใกล้ เราจะเข้าใจยาปรับเปลี่ยนการดำเนินโรคที่ช่วยชะลอการดำเนินของพาร์กินสันได้ดีขึ้น ถ้ามีการยืนยันออกมาว่ายาอย่าง Exenatide ชะลอการดำเนินของพาร์กินสันได้จริง ผมก็คงอยากรู้ให้เร็วที่สุดเท่าที่จะทำได้
    • การรู้ว่าตัวเองจะเป็นโรคที่รักษาไม่ได้มีแต่ข้อเสีย แทนที่จะมีความสุขกับปัจจุบัน ก็จะกลัวเวลาที่กำลังจะมาถึง
    • ถ้าจะให้สิทธิ์ลัดคิวในที่สาธารณะแก่คนที่กำลังจะเป็นสมองเสื่อม ก็ควรถามด้วยว่าทำแบบนั้นกับผู้ป่วยมะเร็งอยู่หรือเปล่า
    • ตอนนี้ก็ทำอยู่แล้ว แค่ไหลไปในรูปแบบที่ว่า หากประเมินว่าอาจเป็นมะเร็งหรือสมองเสื่อม ก็ ปฏิเสธการรับประกันภัย และพรากโอกาสไป
    • คุณอาจใช้วันที่เหลืออยู่ให้สนุกเต็มที่ได้ แต่เมื่อคุณตายไป ประสบการณ์เหล่านั้นก็ไม่ได้สร้างความแตกต่างอะไรให้ตัวคุณเอง สิ่งที่เหลืออยู่คือ มรดก ที่อยู่ในใจของคนที่ยังมีชีวิตอยู่ ผมไม่อยากถูกจดจำว่าเป็นคนที่ผลักคนอื่นออกไปแล้วใช้เงินส่วนมรดกของพวกเขาจนหมด
      เป็นเรื่องที่ควรลองคิดดู

  • “ด้วยการใช้แมชชีนเลิร์นนิง ซึ่งเป็น AI ประเภทหนึ่ง ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถค้นหาข้อมูลที่ซ่อนอยู่เกี่ยวกับทั้งร่างกายจากภาพเหล่านี้เพียงอย่างเดียวได้” งั้นตอนนี้เราจะพูดกันว่าคอมพิวเตอร์ใช้ AI ทำอะไรบางอย่างแล้วสินะ
    ตลกดีที่มักพูดว่า “AI ทำ X”, “AI ค้นพบ Y” แต่ไม่พูดว่า “เครนสร้างอาคาร”

    • จะว่าเป็นสำนวนแปลก ๆ ก็ไม่น่าใช่ การระบุความเป็นผู้กระทำนั้นมักตกแก่ 主体ที่คิด ซึ่งควบคุมเครื่องมือและตีความผลลัพธ์เสมอ
      เช่น กาลิเลโอเป็นคนมองเห็นดาวพฤหัสบดี ไม่ใช่กล้องโทรทรรศน์ที่เห็นดาวพฤหัสบดี Joe เป็นคนสร้างกำแพง ไม่ใช่เครนที่สร้างกำแพง
      ในกรณีนี้ AI คือผู้คิด และไม่ใช่มนุษย์ จึงเกิดสำนวนแบบนั้นขึ้น การที่มนุษย์สร้าง AI ก็ไม่ได้ทำให้การระบุความเป็นผู้กระทำหายไป เหมือนกับที่เราไม่พูดว่าแม่ของ Joe เป็นคนสร้างกำแพง เพียงเพราะ Joe เกิดจากแม่ของเขา
    • เครนเป็นเครื่องจักรที่เก่าและเป็นที่รู้จักดี ในขณะที่ AI ยังใหม่และสำหรับคนส่วนใหญ่ก็เป็นเหมือนกล่องดำอยู่บ้าง เลยน่าจะเกิดสำนวนแบบนั้น

  • แม้ยังไม่มีวิธีรักษา แต่การมีความคืบหน้าเกี่ยวกับพาร์กินสันก็เป็นเรื่องดี
    พ่อของผมเป็นพาร์กินสัน และเพราะเขาเป็นวิศวกรที่ทำงานกับโลหะและสารล้างไขมัน จึงสัมผัสกับ ไตรคลอโรเอทิลีน เป็นเวลาหลายปี นั่นจึงเป็นข้อมูลชี้ชัดอย่างหนึ่งว่าสารนั้นอาจเป็นสาเหตุได้
    [1] https://www.science.org/content/article/widely-used-chemical...

    • ผมเคยสัมผัส TCE ที่อยู่ในน้ำยาทำความสะอาดเบรก ดังนั้นผมก็อาจมีความเสี่ยงเหมือนกัน ขอบคุณสำหรับลิงก์

  • เราต่างก็พกกล้องที่ซับซ้อนมากไว้ในกระเป๋าอยู่แล้ว
    ต้องใช้เวลาอีกนานแค่ไหนกว่าสมาร์ทโฟนจะถูกนำมาใช้สร้างอุปกรณ์แบบ ไตรคอร์เดอร์ ตามที่ Star Trek เคยสัญญาไว้
    Apple Watch ก็ดูมีศักยภาพ และสักวันหนึ่งผมจินตนาการถึงโลกที่ผู้คนไม่ได้ไปพบแพทย์เพื่อรับการวินิจฉัย แต่ไปเพื่อยืนยันผลวินิจฉัยที่มีอยู่แล้ว และรับคำแนะนำแผนการรักษาที่ได้ผล

    • ในประเทศกำลังพัฒนา มีแนวโน้มสูงว่าจะเป็นตัวเลือกที่ดี [1] [2] อย่างไรก็ตาม ควรพิจารณาอุปกรณ์ออปติกเสริมสำหรับสมาร์ทโฟน หรือสิ่งอย่าง “กล้องถ่ายจอประสาทตา” ด้วย ในประเทศพัฒนาแล้ว มีแนวโน้มว่าจะถูกผูกเข้ากับการตรวจตาแบบดั้งเดิม
      ประโยชน์อยู่ที่การดึงข้อมูลได้มากขึ้นด้วยแมชชีนเลิร์นนิงจากกระบวนการถ่ายภาพที่มีอยู่แล้ว สิ่งเหล่านี้มองได้ว่าเป็นการทำ data pipeline
      “ภาพความละเอียดสูงของจอประสาทตากลายเป็นส่วนหนึ่งของการดูแลด้านจักษุวิทยาในชีวิตประจำวันแล้ว โดยเฉพาะ การถ่ายภาพตัดขวางด้วยแสงเชิงแสง (OCT) ซึ่งเป็นการสแกน 3D ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในคลินิกตาและร้านแว่นตาในเมือง การสแกน OCT ใช้เวลาไม่ถึงหนึ่งนาที ก็สร้างภาพตัดขวางของจอประสาทตาด้านหลังดวงตาได้อย่างละเอียดมากถึงระดับ 1/1000 มิลลิเมตร”
      [1] https://www.cureus.com/articles/106024-effective-low-cost-op...
      [2] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5609317/
    • คาดว่าแพทย์ อุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้อง และหน่วยงานอย่าง FDA ที่ไร้ประโยชน์จะต่อต้านกระแสนี้อย่างหนัก เช่นเคย
    • Google เคยทำงานวิจัยเกี่ยวกับการใช้สมาร์ทโฟนวัดอัตราการเต้นหัวใจ ระบุโรคผิวหนัง ตรวจจับโรคจากภาพถ่ายดวงตา และทำหน้าที่คล้าย สเตทโทสโคป บางอย่าง:
      https://ai.googleblog.com/2023/02/google-research-2022-beyon...

  • สิ่งนี้จะถูกนำไปใช้ในทางที่ผิด ไม่ใช่เพื่อช่วยผู้คน แต่เพื่อ ปฏิเสธความคุ้มครองของประกัน

    • ในสหรัฐฯ ตั้งแต่ปี 2014 เป็นต้นมา ห้ามประกันสุขภาพกีดกันผู้คนด้วยเหตุผลว่ามีโรคประจำตัวอยู่ก่อนแล้ว
      หากกำลังสมัครประกันการดูแลระยะยาวบางประเภทหรือประกันชีวิต แล้วไม่ได้เปิดเผยเรื่องนี้ ก็อาจมีความเสี่ยงที่จะเสียประกันไป
      แต่ไม่ควรหลีกเลี่ยงการตรวจคัดกรองหรือการรักษาเพราะกลัวว่าจะเสียประกันสุขภาพจากโรคที่มีอยู่ก่อนแล้ว ยุคนั้นจบไปเกือบ 10 ปีแล้ว
    • ในทางปฏิบัติ อาจเป็นแบบนั้นได้ ผลสุทธิก็คืออาจถูกปฏิเสธความคุ้มครอง
      เวลาตรวจ เขาไม่ได้อธิบายเรื่องพวกนี้ให้ฟัง
    • แนวคิดแบบนี้สามารถนำไปใช้กับ ความก้าวหน้าทางการแพทย์ แทบทุกอย่างได้ กฎระเบียบที่เหมาะสมสามารถแก้ปัญหาได้

  • เรารู้ด้วยซ้ำหรือไม่ว่ากลไกของพาร์กินสันเหมือนกันในทุกคน? หรือจริงๆ แล้วมันใกล้เคียงกับปรากฏการณ์หลายอย่างที่พังเสียหายแบบสุ่มและเฉพาะตัวในแต่ละคน แต่ลงเอยด้วยอาการคล้ายกัน จนแพทย์ตั้งชื่อร่วมแบบหลวมๆ ให้
    เมื่อวานผมอ่านบทความนี้: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fchem.2023.1106... คงดีไม่น้อยถ้าขยายเครื่องมือแบบนี้ไปถึงระดับสิ่งมีชีวิตมนุษย์และผู้ป่วยรายบุคคลได้? CPU และ GPU ไม่สามารถจำลองสิ่งที่ใหญ่ขนาดนั้นได้อย่างเหมาะสม จึงใช้ แมชชีนเลิร์นนิง เติมเต็มส่วนที่ขาดไป ถ้าเราสามารถส่องดูชีวิตส่วนตัวของโรคแต่ละโรคด้วยความละเอียดสูงกว่าหน่วยข่าวกรองที่ดีที่สุดในโลกได้ล่ะ
    ผมฝันว่าอยากลองทำงานแบบนี้ ถ้ากำลังรับสมัครอยู่ก็ส่งอีเมลมาได้เลย

  • ผมเขียนบทความชื่อ “Opportunistic detection of type 2 diabetes using deep learning from frontal chest radiographs” ดูได้ที่นี่: https://www.nature.com/articles/s41467-023-39631-x
    โมเดลจำนวนมากแบบนี้ให้ข้อดีที่มีแนวโน้มดีต่อสุขภาพประชากร แต่ก็ยังมีความท้าทายมากมายเกี่ยวกับ อคติและการนำไปใช้งานจริง อย่างไรก็ดี การตรวจพบโรคตั้งแต่เนิ่นๆ สามารถให้ประโยชน์ได้ แม้จะไม่ใช่วิธีรักษาโดยตรงก็ตาม งานวิจัย IDEAs เกี่ยวกับโรคอัลไซเมอร์เป็นตัวอย่างที่ดี

  • ความสามารถในการทำนายจริงๆ อยู่ระดับไหนกัน? ค่า p-value และช่วงความเชื่อมั่นของ hazard ratio บอกเพียงความน่าจะเป็นเมื่อเทียบกับผลของสมมติฐานว่างในข้อมูลที่ถูกทำซ้ำตามสมมติฐานเท่านั้น
    สิ่งที่อยากรู้จริงๆ คือเมื่อใช้ สัดส่วนผู้ป่วยพาร์กินสัน ในประชากรทั่วไปเป็นความน่าจะเป็นตั้งต้น confusion matrix ของวิธีนี้จะออกมาเป็นอย่างไร