論文の概要: Machine learning for the diagnosis of Parkinson's disease: A systematic review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.06101v1
• Date: Tue, 13 Oct 2020 01:14:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-07 22:54:07.656813
• Title: Machine learning for the diagnosis of Parkinson's disease: A systematic review
• Title（参考訳）: パーキンソン病診断のための機械学習 : 体系的検討
• Authors: Jie Mei, Christian Desrosiers, Johannes Frasnelli
• Abstract要約: 我々は2020年2月14日まで,PubMed と IEEE Xplore データベースを用いて,系統的な文献レビューを行った。 関連情報として抽出され,本システムレビューで提示された計209件の研究結果を含む。 これらの研究は、臨床意思決定における機械学習手法と新しいバイオマーカーの適応の可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.463800489731373
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Diagnosis of Parkinson's disease (PD) is commonly based on medical observations and assessment of clinical signs, including the characterization of a variety of motor symptoms. However, traditional diagnostic approaches may suffer from subjectivity as they rely on the evaluation of movements that are sometimes subtle to human eyes and therefore difficult to classify, leading to possible misclassification. In the meantime, early non-motor symptoms of PD may be mild and can be caused by many other conditions. Therefore, these symptoms are often overlooked, making diagnosis of PD at an early stage challenging. To address these difficulties and to refine the diagnosis and assessment procedures of PD, machine learning methods have been implemented for the classification of PD and healthy controls or patients with similar clinical presentations (e.g., movement disorders or other Parkinsonian syndromes). To provide a comprehensive overview of data modalities and machine learning methods that have been used in the diagnosis and differential diagnosis of PD, in this study, we conducted a systematic literature review of studies published until February 14, 2020, using the PubMed and IEEE Xplore databases. A total of 209 studies were included, extracted for relevant information and presented in this systematic review, with an investigation of their aims, sources of data, types of data, machine learning methods and associated outcomes. These studies demonstrate a high potential for adaptation of machine learning methods and novel biomarkers in clinical decision making, leading to increasingly systematic, informed diagnosis of PD.
• Abstract（参考訳）: パーキンソン病(PD)の診断は、様々な運動症状の特徴づけを含む臨床症状の医学的観察と評価に基づいて行われる。 しかし、従来の診断アプローチは、人間の目には微妙で分類が難しい運動の評価に依存するため、主観性に苦しむ可能性があるため、誤分類につながる可能性がある。 一方、PDの初期の非運動性症状は軽度であり、他の多くの症状によって引き起こされる可能性がある。 したがって、これらの症状はしばしば軽視され、早期のPDの診断は困難である。 これらの困難に対処し、PDの診断と評価の手順を洗練するために、PDと健康管理の分類や同様の臨床的プレゼンテーション(運動障害やパーキンソン症候群など)の患者のために機械学習手法が実装されている。 pdの診断と鑑別診断に用いられてきたデータモダリティと機械学習の方法を総合的に概観するため,本研究は,pubmedとieee xploreデータベースを用いて,2020年2月14日までに発表された研究の体系的文献レビューを行った。 対象、データソース、データの種類、機械学習手法、関連する結果について調査し、関連情報を抽出し、この体系的なレビューで提示した合計209の研究結果を含む。 これらの研究は, 臨床意思決定における機械学習法と新しいバイオマーカーの適応の可能性が高く, pdの体系的, インフォームドな診断へと繋がる。

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