Новое исследование Университета Шеффилда показало, что искусственный интеллект (ИИ) может помочь быстрее диагностировать болезнь Альцгеймера и улучшить прогноз пациентов.
Новое исследование Института нейробиологии Университета Шеффилда изучает, как рутинное использование ИИ в здравоохранении может помочь уменьшить временные и экономические последствия, которые распространенные нейродегенеративные заболевания, такие как болезни Альцгеймера и Паркинсона, оказывают на NHS.
Основным фактором риска для многих неврологических расстройств является возраст, а поскольку население во всем мире живет дольше, чем когда-либо прежде, ожидается, что число людей с нейродегенеративным заболеванием достигнет беспрецедентного уровня. По прогнозам, к 2050 году число людей, живущих только с болезнью Альцгеймера, утроится и достигнет 115 миллионов, что станет реальной проблемой для системы здравоохранения.
Новое исследование, опубликованное в журнале Nature Reviews Neurology, подчеркивает, как технологии искусственного интеллекта, такие как алгоритмы машинного обучения, могут обнаруживать нейродегенеративные расстройства, вызывающие гибель части мозга, до того, как прогрессирующие симптомы ухудшатся. Это может повысить шансы пациентов на пользу от успешного лечения, изменяющего течение болезни.
Ведущий автор исследования д-р. Лаура Феррайуоло из Университета Шеффилда сказала: "Большинство нейродегенеративных заболеваний до сих пор неизлечимы и во многих случаях диагностируются поздно из-за их молекулярной сложности.
"Широкое внедрение технологий искусственного интеллекта может помочь, например, предсказать, у каких пациентов с умеренными когнитивными нарушениями разовьется болезнь Альцгеймера или насколько сильно их моторные навыки со временем ухудшатся.
"Технологии на базе искусственного интеллекта также могут использоваться, чтобы помочь пациентам сообщать о своих симптомах удаленно и в уединении собственного дома, что будет огромным преимуществом для пациентов с ограниченными возможностями передвижения."
Алгоритмы машинного обучения могут быть обучены распознавать изменения, вызванные заболеваниями, на медицинских изображениях, информации о движениях пациента, записях речи или видеозаписях, демонстрирующих поведение пациента, что делает ИИ ценным диагностическим средством.
Например, его могут использовать обученные специалисты в радиологических отделениях для более быстрого анализа изображений и выделения важных результатов для немедленного наблюдения.
Алгоритмы также могут слушать речь пациентов и анализировать их словарный запас и другие семантические характеристики для оценки их когнитивных функций. Машинное обучение также может использовать информацию, содержащуюся в электронных медицинских картах или генетических профилях, чтобы предлагать наилучшие методы лечения для отдельных пациентов.
Исследование является результатом длительного тесного сотрудничества между биотехнологической компанией BenevolentAI и группой исследователей из Института нейробиологии Университета Шеффилда, Моникой Мышчинской, доктором. Ричард Мид и доктор. Гийом Отберг.
Первый автор статьи Моника Мышчинска из Университета Шеффилда сказала: "Использование ИИ в клинических условиях может привести к экономии в NHS за счет уменьшения необходимости для пациентов, страдающих тяжелыми заболеваниями, такими как БДН, ездить в клинику, что очень актуально во время текущей пандемии, а также времени, которое пациенты и врачи проводят в клинике.
"Еще слишком рано говорить о результатах с точки зрения лечения, но в этом исследовании мы изучили, как методы машинного обучения могут использоваться для определения наилучшего курса лечения для пациентов на основе прогрессирования их заболевания или как его можно использовать для выявления новых терапевтические мишени и препараты.
"Дальнейшие исследования теперь будут сосредоточены на улучшении существующих диагностических технологий, а также на создании новых алгоритмов, которые сделают использование ИИ для прогнозирования прогнозов и открытия лекарств реальностью. ИИ питается данными, поэтому создание международных консорциумов и сотрудничество являются ключом к этим будущим начинаниям."
Это исследование является частью работы Института нейробиологии при Университете Шеффилда, цель которого – объединить ученых и ученых из разных специальностей, чтобы превратить научные открытия из лаборатории в новаторские методы лечения, которые принесут пользу пациентам, страдающим нейродегенеративными расстройствами.