ИИ может помочь определить конкретную форму деменции у человека

Согласно новому исследованию, инструмент на основе искусственного интеллекта может помочь врачам точнее определить конкретный тип деменции у пациента, включая болезнь Альцгеймера.

Согласно результатам, недавно опубликованным в журнале Neurology, инструмент на основе искусственного интеллекта StateViewer помог исследователям определить тип деменции у человека в 88% случаев.

Исследователи утверждают, что этот инструмент может помочь врачам выявлять деменцию на ранних стадиях и с высокой точностью, даже если у пациентов имеется множество заболеваний, которые могут способствовать возникновению у них когнитивных проблем.

«Каждый пациент, который приходит в мою клинику, несет в себе уникальную историю, сформированную сложностью мозга», — сказал Дэвид Джон из клиники Майо. «Эта сложность привлекла меня к неврологии и продолжает подталкивать меня к поиску более четких ответов».

По его словам, StateViewer отражает эту приверженность, описывая ее как «шаг к более раннему пониманию, более точному лечению и, в конечном итоге, изменению течения этих заболеваний». 

Исследователи обучили и протестировали ИИ на более чем 3600 исследованиях мозга, называемых позитронно-эмиссионной томографией с фтордезоксиглюкозой (ФДГ-ПЭТ), которые показывают, как мозг использует глюкозу для получения энергии.

ИИ сравнивает изображения мозга человека с большой базой данных сканов людей с подтвержденным диагнозом деменции. Затем он выявляет паттерны мозга, соответствующие определенным типам или комбинациям деменции.

Например, по словам исследователей, болезнь Альцгеймера обычно поражает области памяти и обработки информации.

С другой стороны, деменция с тельцами Леви затрагивает области, связанные с вниманием и движением, а лобно-височная деменция изменяет области, отвечающие за язык и поведение.

Исследователи утверждают, что в целом ИИ может сортировать мозговые паттерны, связанные с девятью различными типами деменции.

Цветовые карты мозга выделяют ключевые области мозговой активности, предоставляя врачам наглядное объяснение того, что видит ИИ и почему он поставил тот или иной диагноз.

«При разработке StateViewer мы никогда не упускали из виду тот факт, что за каждой точкой данных и сканированием мозга стоит человек, столкнувшийся со сложным диагнозом и неотложными вопросами», — сказал ведущий автор исследования Леланд Барнард из клиники Майо.

«То, как этот инструмент может помочь врачам, предоставляя точные данные и рекомендации в режиме реального времени, подчеркивает потенциал машинного обучения для клинической медицины», — добавил он.

Исследователи клиники Майо планируют расширить применение инструмента и проверить его эффективность в различных клинических условиях.