<!–
->
يمكن قريبًا استخدام منصة برمجية طورتها NeuraLight لتقييم تشوهات حركة العين للمساعدة في تقييم التصلب الجانبي الضموري (ALS) ، وفقًا للجديد. بحث نشرت في التصلب الجانبي الضموري والضمور الجبهي الصدغي مجلة. أعلنت NeuraLight أن استخدام المنصة يرتبط بالتقييمات السريرية الحالية ذات المعيار الذهبي ، مما يجعلها أداة تقييم مساعدة قابلة للتطبيق.
التصلب الجانبي الضموري هو مرض تنكسي عصبي مستديم غير قابل للشفاء يُعرف أيضًا باسم مرض لو جيريج . رغم أن عدد قليل من العلاجات الصيدلانية متوفرة حاليًا ، وهناك ابتكار متزايد في مساحة الأجهزة الطبية للمساعدة في إدارة المرض. يتم استخدام الذكاء الاصطناعي أيضًا لمساعدة مرضى ALS على التواصل و الأقواس الروبوتية تم تطويرها لمساعدة الحركة.
استنادًا إلى البيانات الواردة في الورقة البحثية ، يمكن استخدام منصة قياس العين الخاصة بـ NeuraLight كأداة تقييم لمرضى ALS. سيتم استخدامه جنبًا إلى جنب مع ALSFRS-R - مقياس التقييم السريري القياسي الذهبي لـ ALS. أظهرت الدراسة أهمية قياسات العين كمؤشر حيوي موضوعي. يمكن أن يساعد استخدام مقاييس العين في تجارب الأدوية على تبسيط تطوير الأدوية وكفاءة الحالة السريرية للمريض.
قال البروفيسور فيفيان دروري ، مدير وحدة الأمراض العصبية والعضلية في مركز تل أبيب الطبي سوراسكي ، والباحث الرئيسي في الدراسة ، إن التكنولوجيا يمكن تنفيذها في التجارب السريرية وأيضًا كجزء من التقييم الروتيني لمرضى ALS.
قال دروري: "في السنوات الأخيرة ، شهدنا اتجاهًا إيجابيًا نحو نهج سريري أكثر تخصيصًا في تشخيص وتقييم مرضى التصلب الجانبي الضموري ، من بينهم استخدام مؤشرات حيوية موضوعية مختلفة".
"لقد استخدمنا منصة NeuraLight القائمة على البرامج لاستخراج مقاييس قياس العين المختلفة كقياسات موضوعية لمرضى ALS. لقد وجدنا ارتباطًا بين بيانات حركة العين التي تم استردادها باستخدام تقنية NeuraLight والإعاقة الحركية كما تم قياسها بواسطة ALSFRS-R ".
<!– GPT AdSlot 3 للوحدة الإعلانية 'Verdict/Verdict_In_Article' ### الحجم: [[670,220]] —
! - End AdSlot 3 ->
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- أفلاطونايستريم. ذكاء بيانات Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- سك المستقبل مع أدرين أشلي. الوصول هنا.
- المصدر https://www.medicaldevice-network.com/news/new-assessment-tool-for-als-based-on-abnormal-eye-movements/
