Applying Data Mining and Machine Learning Algorithms to predict symptom development in Parkinson's disease

Journal Title: Annales Academiae Medicae Silesiensis - Year 2014, Vol 68, Issue 5

Abstract

The standard treatment of PD symptoms depends on the experience of a particular neurologist, UPDRS and Hoehn and Yahr scale measurements in order to estimate the stage of PD, the patient’s reports and patient’s responses to medications. All these estimations are to a great extent subjective and determine different treatments in different centers. The purpose of this work was to develop an approach that may more precisely and objectively estimate a patient’s symptoms and in consequence optimize individual PD treatment. We have presented several examples of different methods that make measurements in PD more precise. However, greater precision and objectivity were only the first steps. In addition, all (standard and new) data must be evaluated in an intelligible way in order to better estimate PD symptoms and their developments. We have used data mining and machine learning approaches to mimic the “golden” neurologist’s reasoning.

Authors and Affiliations

Andrzej Przybyszewski

Keywords

Related Articles

The share of pathogenic strains of Gram (+), along with profiles of drug resistance occurring in bacterial infections in patients hospitalized in Department of Lung Diseases and Tuberculosis in Zabrze, Medical University of Silesia in Katowice

INTRODUCTION: Under natural conditions, airways are exposed to various microorganisms present in the environment. The development of an infection occurs through an imbalance between the defense capabilities and the virul...

Drzewa klasyfikacyjne w medycynie

W pracy zaprezentowano wykorzystanie w medycynie komputerowych systemów diagnostyki medycznej. Przedstawiono budowę klasycznego drzewa decyzyjnego oraz zalety i wady stosowania drzew klasyfikacyjnych. Ponadto omówiono dz...

Prevalence and variety of sutural bones in densely populated East Indian state of Bihar

INTRODUCTION: Sutural bones or intersutural bones commonly known as Wormian bones are extra bone pieces that occur commonly within the sutures or at the fontanelles of the cranium. MATERIAL AND METHODS: The present study...

Etiopatogeneza nadciśnienia tętniczego u kobiet ciężarnych

Nadciśnienie tętnicze w przebiegu ciąży jest jednym z najpoważniejszych powikłań ciąży i może stanowić zagrożenie dla życia ciężarnej oraz jej dziecka. W ostatnich latach coraz szerszym zainteresowaniem cieszą się badani...

Związek stresu oksydacyjnego z jaskrą

Do niedawna jaskra była uważana za schorzenie wyłącznie okulistyczne. Dzisiaj wiadomo, że jest ona oczną manifestacją ogólnoustrojowych zaburzeń. Patomechanizmy występujące w jaskrze wydają się podobne do obserwowanych w...

Download PDF file
  • EP ID EP266944
  • DOI -
  • Views 105
  • Downloads 0

How To Cite

Andrzej Przybyszewski (2014). Applying Data Mining and Machine Learning Algorithms to predict symptom development in Parkinson's disease. Annales Academiae Medicae Silesiensis, 68(5), 332-349. https://europub.co.uk/articles/-A-266944