Исследователи разработали компьютерный алгоритм, основанный на искусственном интеллекте (ИИ), который может точно предсказать риск и диагностировать болезнь Альцгеймера с помощью комбинации магнитно-резонансной томографии головного мозга (МРТ), тестирования для измерения когнитивных нарушений, а также данных о возрасте и поле.
Стратегия искусственного интеллекта, основанная на алгоритме глубокого обучения, представляет собой разновидность фреймворка машинного обучения. Машинное обучение – это приложение искусственного интеллекта, которое позволяет компьютеру учиться на данных и улучшать их на опыте. Болезнь Альцгеймера – основная причина деменции во всем мире. Каждый десятый человек в возрасте 65 лет и старше страдает деменцией Альцгеймера. Это шестая по значимости причина смерти в США.
"Если компьютеры могут точно определять изнурительные состояния, такие как болезнь Альцгеймера, используя легкодоступные данные, такие как МРТ головного мозга, тогда такие технологии обладают широким потенциалом, особенно в условиях ограниченных ресурсов," объяснил автор-корреспондент Виджая Б. Колачалама, к.D., доцент медицины Медицинской школы Бостонского университета (BUSM). "Мы не только можем точно предсказать риск болезни Альцгеймера, но этот алгоритм может генерировать интерпретируемые и интуитивно понятные визуализации индивидуального риска болезни Альцгеймера на пути к точному диагнозу," сказал Колачалама.
Исследователи получили доступ к необработанным снимкам МРТ головного мозга, демографическим данным и клинической информации людей с болезнью Альцгеймера и людей с нормальным познанием из четырех разных национальных когорт. Используя данные одной из этих когорт, они разработали новую модель глубокого обучения для прогнозирования риска болезни Альцгеймера. Затем они показали, что их модель может точно предсказать статус болезни в других независимых когортах.
Затем международную команду опытных неврологов попросили выполнить задачу по выявлению болезни Альцгеймера в тех же случаях. В этом прямом сравнении модель алгоритма работала немного лучше, чем средний невролог. Они также показали, что идентифицированные моделями области высокого риска заболевания в значительной степени совпадают с отчетами о вскрытии мозга нескольких умерших людей.
По словам исследователей, это исследование имеет широкое значение для расширения использования данных нейровизуализации, таких как МРТ, для точного определения риска болезни Альцгеймера на месте оказания медицинской помощи. "Если у нас есть точные инструменты для прогнозирования риска болезни Альцгеймера (такие, как тот, который мы разработали), которые легко доступны и могут использовать обычно доступные данные, такие как МРТ головного мозга, тогда они могут помочь клинической практике, особенно в клиниках памяти."
Исследователи считают, что их методология может быть распространена на другие органы тела и разработать прогностические модели для диагностики других дегенеративных заболеваний.