Предсказать болезнь Альцгеймера почти со 100%-точностью

Предсказать болезнь Альцгеймера почти со 100%-точностью

07 Sep 2021
36
Прослушать

Литовские исследователи из Каунасского университета разработали метод на основе технологии глубокого обучения, который с точностью более 99% может предсказать возможное начало болезни Альцгеймера по изображениям мозга. Метод был разработан при анализе изображений функциональных МРТ, полученных от 138 испытуемых, и показал лучшие результаты по точности, чувствительности и специфичности, чем ранее разработанные методы.

Результаты своего исследования ученые опубликовали в журнале Diagnostics.

По данным Всемирной организации здравоохранения, болезнь Альцгеймера является наиболее частой причиной деменции, составляя до 70% случаев слабоумия. В мире около 24 миллионов человек страдают от этой болезни, и ожидается, что это число будет удваиваться каждые 20 лет.

Одним из возможных первых признаков болезни Альцгеймера является легкое когнитивное расстройство (ЛКР), которое представляет собой стадию между ожидаемым снижением когнитивных способностей при нормальном старении и деменцией. Более ранние исследования показали, что функциональная магнитно-резонансная томография может быть использована для определения областей мозга, которые могут быть связаны с началом болезни Альцгеймера. Самые ранние стадии часто почти не имеют явных симптомов, но в довольно большом количестве случаев могут быть обнаружены с помощью нейровизуализации.

Однако, несмотря на теоретическую возможность, ручной анализ изображений функциональной МРТ для выявления изменений, связанных с болезнью Альцгеймера, не только требует специальных знаний, но и отнимает много времени - применение глубокого обучения и других методов искусственного интеллекта может значительно ускорить этот процесс. Обнаружение признаков заболевания не обязательно означает наличие заболевания, поскольку оно может быть симптомом и других сопутствующих заболеваний, но это скорее индикатор и возможный помощник для направления на обследование к медицинскому специалисту.

Используемая в решении модель глубокого обучения смогла эффективно найти признаки легкого когнитивного расстройств в наборе данных испытуемых, достигнув наилучшей точности классификации 99,99%, 99,95% и 99,95% для определения раннего ЛКР в отличие от болезни Альцгеймера, позднего ЛКР в отличие от болезни Альцгеймера и ЛКР против раннего ЛКР, соответственно.

По словам разработчиков,

Такие высокие цифры не являются показателями истинной реальной работы, но мы работаем с медицинскими учреждениями, чтобы получить больше данных.