Искусственный интеллект может предсказать болезнь Альцгеймера

alc-dauНовое исследование показало, что метод машинного обучения в сочетании со специальным типом МРТ может помочь врачам предсказать, кто из пациентов более склонен к развитию болезни Альцгеймера.

Машинное обучение – это один из видов искусственного интеллекта, который позволяет компьютерным программам распознать, когда они подвергаются воздействию новых данных, на которые они не запрограммированы.

«С помощью стандартного диагностического метода МРТ мы можем увидеть такие признаки болезни Альцгеймера, как атрофия гиппокампа. Однако в этот момент мозговая ткань уже исчезла, и нет никакого способа ее восстановить. Было бы полезно, если бы мы смогли  обнаружить и диагностировать заболевание, прежде чем произошло необратимое уменьшение мозга», сказал главный исследователь Alle Meije Wink из VU University Medical Centre в Амстердаме.

В новом исследовании ученые применили методы машинного обучения в сочетании с особым типом МРТ под названием артериальная маркировка спина (АМС).

АМС используется для создания изображения под названием перфузионная карта, которая показывает, сколько крови поступает в различные области головного мозга.

Автоматизированная программа машинного обучения распознает закономерности в этих картах и определяет пациентов с различной степенью когнитивных нарушений и риском развития болезни Альцгеймера до появления первых симптомов.

В исследование были включены 260311 человек из Центра по изучению болезни  Альцгеймера, которые прошли АМС в период времени с октября 2010 по ноябрь 2012 года. У 100 пациентов была диагностирована болезнь Альцгеймера, 60 пациентов имели умеренные когнитивные нарушения (УКН), у 100 пациентов наблюдалось субъективное когнитивное снижение (СКС) и 26 человек были здоровыми.

Автоматизированная система эффективно определила всех участников с болезнью Альцгеймера, УКН и СКС.

Использование классификаторов на основе автоматизированного машинного обучения помогло исследователям предсказать у отдельных пациентов прогрессирование болезни Альцгеймера с высокой степенью точности в пределах от 82% до 90%.

Исследование было опубликовано в журнале «Radiology».