1. Главная
  2. Новости
  3. Алгоритм, предсказывающий риск болезни Альцгеймера
DMU Medical

Алгоритм, предсказывающий риск болезни Альцгеймера


  • 0 понравилось
  • 14.09.2021
  • 9 просмотров
DMU Medical - Лечение в Германии без посредников, цены клиник, отзывы пациентов

Новая технология, разработанная на основе метода глубокого обучения, с высокой точностью прогнозирует риск развития болезни Альцгеймера. Точность предсказания составляет более 99%.

Ученые из Университета Витовта Великого и Каунасского технологического университета в ходе недавнего исследования разработали новый метод раннего прогнозирования болезни Альцгеймера. Он использует изображения функциональной МРТ и по своей точности, чувствительности и специфичности превосходит все ранее разработанные методы прогнозирования. Результаты исследования были опубликованы в англоязычном журнале “Diagnostics".

Легкое когнитивное расстройство считается одним из возможных предвестников болезни Альцгеймера. Это промежуточная стадия между ожидаемым снижением когнитивных способностей в возрасте и деменцией.

Более ранние исследования уже показали, что функциональная магнитно-резонансная томография может быть использована для выявления областей в мозге, потенциально связанных с началом болезни Альцгеймера, объясняет автор исследования Ритис Маскелюнас из Каунасского технологического университета. Одна из проблем заключается в том, что на ранних стадиях легкого когнитивного расстройства у пациентов часто нет никаких симптомов, хотя в некоторых случаях их можно выявить с помощью так называемой нейровизуализации. И хотя в теории это возможно, для того, чтобы вручную проанализировать изображения функциональной магнитно-резонансной томографии на предмет изменений, связанных с болезнью Альцгеймера, требуется очень много времени. Но его можно сократить во много раз, используя “deep learning” и другие методы искусственного интеллекта.

Исследователи подчеркивают, что врачи не должны полностью полагаться на алгоритм. Однако новая технология может перенять задачи по сортировке данных и поиску определенных характеристик. На основе этого специалисты смогут более внимательно изучать данные тех пациентов, которых компьютерный алгоритм поместил в группу риска. Такая стратегия ускорит и постановку диагноза, и лечение, считает Маскелюнас.

Новая модель использовала модификацию известной остаточной нейронной сети ResNet 18 для классификации изображений функциональной МРТ, полученных от 138 участников. Среди них были полностью здоровые люди, пациенты с легким когнитивным расстройством и пациенты с болезнью Альцгеймера, сообщает команда. Модель смогла обнаружить признаки легкого когнитивного расстройства в этом наборе данных с точностью 99,99%.

"Это была не первая попытка диагностировать раннее начало болезни Альцгеймера на основе похожих данных, но наш главный успех — это точность алгоритма”, — объясняет Маскелюнас. Эксперт считает, что алгоритм может быть доработан в программное обеспечение, которое будет анализировать данные людей, находящихся в группе риска (старше 65 лет, с историей черепно-мозговых травм, высоким кровяным давлением и т.д.).

"Технологии делают медицину более доступной и дешевой. И хотя они никогда (или, по крайней мере, в обозримом будущем) не заменят врачей, они могут помочь вовремя поставить диагноз и начать лечение", — добавляет Маскелюнас.

Все новости