英特爾和Michael J. Fox帕金森氏症研究基金會(MJFF),從監測帕金森氏症病患病況的穿戴式裝置上,收集病患病徵資料,並透過英特爾巨量資料分析平臺,每秒分析上百項病徴資料,以改善帕金森氏症的病徵監測和治療。

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英特爾

英特爾將和Michael J. Fox帕金森氏症研究基金會(MJFF)合作,針對參與此研究計畫者的16名帕金森氏患者和9位志願者,利用穿戴式裝置來收集帕金森氏症病患的病徵(症狀)資料,每秒能蒐集到上百項病徴資料,並透過英特爾開發的大資料分析平臺來找出改善帕金森氏症治療的方法。

英特爾表示,這計畫將帶來前所未有的發現,像是有機會洞悉具有不同類型病徵的帕金森氏症本質,或是協助評量帕金森氏症新藥療效。

每秒收集和分析超過300項病患的病徴資料

英特爾資深副總裁暨資料中心事業群總經理Diane Bryant表示,帕金森氏症有不同類型的病徵,這對監測帕金森氏症病情的發展帶來許多特殊挑戰。

Michael J. Fox基金會執行長Todd Sherer醫生表示:「自James Parkinson醫師於1817年首度發現帕金森氏症後,近200年以來,我們仍以主觀的方式來診斷帕金森氏症,這和發現此病症時的方法幾乎沒多大變化。」

過去研究人員只能定時記下病患的徵狀資料,並觀察少量的資料,但現在,這個計畫光是一秒鐘就能分析上百項資料,並從中找出病徵模式和加速新藥研發。

Todd Sherer也表示,從資料科學以及穿戴式運算所收集到的資料,讓我們具備收集與客觀評估病患實際患病經歷的能力,這對帕金森氏症的藥物研發、診斷、以及治療,將帶來前所未有的影響。

英特爾表示,資料科學家還會比對穿戴式裝置收集到的資料,和從病患身上觀察到的臨床徵狀,來評估裝置精確度,並開始研發各種演算法以評估各種病徵和病狀進展。

在此計畫中,這個大資料分析平臺結合許多軟體,包括使用了開源Hadoop平臺Cloudera CDH來儲存和處理資料。還結合了英特爾開發的即時處理和資料分析應用程式,每秒能對每位病患進行超過300項的病徵觀察。並支援機器學習和圖像分析等先進技術,來協助研究人員得知病患的症狀變化,提供更精確的預測模型。

英特爾表示,不久後,這個平臺還將能處理更多類型的資料如基因、臨床試驗等,如今年下半年,英特爾和MJFF計畫推出一款行動應用程式,病患能透過這個行動應用程式,通報自己的服藥情況和服藥後的感受,以幫助醫學研究人員研究藥物療效。

 


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