Болезнь Альцгеймера: искусственный интеллект предсказывает начало
Инструмент искусственного интеллекта, наученный анализировать сканирование мозга, может точно предсказать болезнь Альцгеймера за несколько лет до окончательного диагноза.
Ответственная группа предполагает, что после дальнейшей проверки этот инструмент может значительно помочь в раннем выявлении болезни Альцгеймера, давая время на лечение для более эффективного замедления болезни.
Исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Франциско использовали изображения позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ) мозга 1002 человек для обучения алгоритму глубокого обучения.
Они использовали 90 процентов изображений, чтобы научить алгоритм определять особенности болезни Альцгеймера, а оставшиеся 10 процентов - для проверки его работоспособности.
Затем они протестировали алгоритм на ПЭТ-изображениях мозга еще 40 человек. Исходя из этого, алгоритм точно предсказал, каким людям будет поставлен окончательный диагноз болезни Альцгеймера. В среднем диагноз ставили более чем через 6 лет после сканирования.
В статье о выводах, которые Радиология в недавно опубликованном журнале, команда описывает, как алгоритм «достиг 82-процентной специфичности при 100-процентной чувствительности, в среднем за 75,8 месяцев до окончательного диагноза».
«Мы были очень довольны», - говорит соавтор д-р.Чже Хо Сон, который работает в университетском отделе радиологии и биомедицинской визуализации, «с производительностью алгоритма».
«Он был в состоянии предсказать каждый случай развития болезни Альцгеймера», - добавляет он.
Болезнь Альцгеймера и ПЭТ-визуализация
По оценкам Ассоциации Альцгеймера, около 5,7 миллиона человек живут с болезнью Альцгеймера в Соединенных Штатах и что эта цифра, вероятно, вырастет почти до 14 миллионов к 2050 году.
Более ранняя и более точная диагностика не только принесет пользу пострадавшим, но также может вместе сэкономить около 7,9 триллиона долларов на медицинском обслуживании и связанных с этим расходах с течением времени.
По мере прогрессирования болезни Альцгеймера изменяется способ использования глюкозы клетками мозга. Это изменение метаболизма глюкозы проявляется в виде ПЭТ-визуализации, которая отслеживает поглощение радиоактивной формы глюкозы, называемой 18F-фтордезоксиглюкозой (FDG).
Дав инструкции о том, что искать, ученые смогли обучить алгоритм глубокого обучения оценивать ПЭТ-изображения ФДГ на предмет ранних признаков болезни Альцгеймера.
Глубокое обучение «учит само себя»
Исследователи обучили алгоритму с помощью более чем 2109 изображений FDG PET мозга 1002 человек. Они также использовали другие данные Инициативы по нейровизуализации болезни Альцгеймера.
Алгоритм использует глубокое обучение, сложный тип искусственного интеллекта, который включает обучение на примерах, подобно тому, как учатся люди.
Глубокое обучение позволяет алгоритму «учить себя», что искать, обнаруживая тонкие различия между тысячами изображений.
Алгоритм был не хуже, если не лучше, чем человеческие эксперты при анализе изображений FDG PET.
Авторы отмечают, что «по сравнению с читателями-радиологами модель глубокого обучения показала лучшие результаты со статистической значимостью при распознавании пациентов, у которых впоследствии будет клинический диагноз [болезнь Альцгеймера]».
Будущие разработки
Доктор Зон предупреждает, что исследование было небольшим и что результаты теперь должны пройти проверку. Это потребует использования больших наборов данных и большего количества изображений, полученных с течением времени у людей из различных клиник и учреждений.
В будущем алгоритм может стать полезным дополнением к инструментарию радиолога и улучшить возможности для раннего лечения болезни Альцгеймера.
Исследователи также планируют включить в алгоритм другие типы распознавания образов.
Изменение метаболизма глюкозы - не единственный признак болезни Альцгеймера, объясняет соавтор исследования Ёнхо Сео, профессор кафедры радиологии и биомедицинской визуализации. Он добавляет, что заболевание также характеризуется аномальным накоплением белков.
«Если FDG PET с [искусственным интеллектом] может предсказать болезнь Альцгеймера на этой ранней стадии, то ПЭТ-визуализация бета-амилоидных бляшек и тау-белка, возможно, может добавить еще одно измерение с важной прогностической силой».
Проф. Ёнхо Со
