Штучний інтелект перевершує клінічні тести у прогнозуванні прогресування хвороби Альцгеймера.
Кембриджські вчені створили інструмент штучного інтелекту (ШІ), який може передбачити, чи люди з ранніми ознаками деменції залишатимуться стабільними чи розвинуть хворобу Альцгеймера. Цей інструмент точний у чотирьох із п’яти випадків.
Цей новий підхід може зменшити потребу в дорогих та інвазивних тестах, покращуючи ранні результати лікування. Ранні заходи, такі як зміна способу життя або нові ліки, найбільш ефективні на цій стадії.
Деменція є серйозною глобальною проблемою охорони здоров’я, яка вражає понад 55 мільйонів людей у всьому світі та коштує близько 820 мільярдів доларів США щорічно. Очікується, що протягом наступних 50 років кількість випадків захворювання зросте майже втричі.
Хвороба Альцгеймера є основною причиною деменції, відповідальною за 60–80% випадків. Раннє виявлення має вирішальне значення для ефективного лікування, але сучасні методи часто передбачають інвазивні або дорогі тести, такі як позитронно-емісійна томографія (ПЕТ) або люмбальні пункції, які не завжди доступні.
Через ці обмеження до третини пацієнтів можуть поставити неправильний діагноз або встановити діагноз занадто пізно для ефективного лікування.
Команда з кафедри психології Кембриджського університету розробила модель машинного навчання, щоб передбачити, як швидко люди з легкими проблемами з пам’яттю прогресуватимуть до хвороби Альцгеймера. Їхнє дослідження, опубліковане в журналі eClinicalMedicine, показує, що ця модель більш точна, ніж поточні клінічні діагностичні інструменти.
Дослідники побудували свою модель, використовуючи недорогі, неінвазивні дані, включаючи когнітивні тести та МРТ-сканування, які показують атрофію мозку, від понад 400 осіб у дослідницькій когорті США.
Потім вони протестували модель з реальними даними ще 600 учасників із США та 900 людей із клінік пам’яті у Великобританії та Сінгапурі.
Алгоритм може відрізнити людей зі стійкими легкими когнітивними порушеннями від тих, у кого протягом трьох років розвинеться хвороба Альцгеймера. Він правильно ідентифікував людей, у яких хвороба Альцгеймера розвинеться у 82% випадків, і тих, хто не розвинеться у 81% випадків, використовуючи лише когнітивні тести та МРТ.
Цей алгоритм був приблизно втричі точнішим за поточні методи, що зменшувало ймовірність неправильного діагнозу.
Ця модель також дозволила дослідникам класифікувати людей з хворобою Альцгеймера на три групи: тих, чиї симптоми залишаються стабільними (приблизно 50%), тих, хто прогресує повільно (приблизно 35%), і тих, хто прогресує швидко (решта 15%).
Ці прогнози були підтверджені даними подальшого спостереження протягом шести років. Ця рання ідентифікація має вирішальне значення для застосування нових методів лікування та ретельного моніторингу пацієнтів, у яких швидко прогресує захворювання.
Для 50%, чиї симптоми залишаються стабільними, модель припускає, що їхні проблеми можуть бути спричинені іншими причинами, як-от тривога чи депресія, і вони можуть мати різні клінічні шляхи.
Професор Зої Курці з Кембриджського університету сказала: «Ми розробили інструмент, який використовує лише когнітивні тести та сканування МРТ, але є більш чутливим, ніж поточні методи, у прогнозуванні того, чи прогресуватиме хтось до хвороби Альцгеймера та як швидко».
«Це може значно покращити догляд за пацієнтами, показавши, хто потребує ретельного моніторингу, і звільнить тривогу для тих, хто, за прогнозами, залишатиметься стабільним. Це також зменшує потребу в непотрібних тестах».
Алгоритм був перевірений за допомогою даних майже 900 осіб із клінік пам’яті у Великобританії та Сінгапурі, що показало, що його можна використовувати в реальних клінічних умовах.
Доктор Бен Андервуд, почесний психіатр-консультант CPFT і доцент Кембриджського університету, підкреслив важливість зменшення невизначеності щодо проблем з пам’яттю у літніх людей, які можуть викликати занепокоєння та розчарування.
Професор Курці наголосив на необхідності кращих інструментів для боротьби з деменцією шляхом раннього виявлення та втручання. Команда прагне поширити свою модель на інші форми деменції та різні типи даних, як-от маркери аналізу крові.
«Наша мета — розширити наш інструмент штучного інтелекту, щоб допомогти клініцистам призначати потрібних пацієнтів до правильних шляхів діагностики та лікування в потрібний час», — сказав професор Курці. «Це може прискорити відкриття нових ліків для лікування деменції».
Джерело інформації:
Надійний і інтерпретований керований ШІ маркер для раннього прогнозування деменції в реальних клінічних умовах. [eClinicalMedicine (2024)]. DOI: 10.1016/j.eclinm.2024.102725
Discussion about this post