Искусственный интеллект в прогнозировании когнитивных нарушений

0 95

Резюме. Представлен алгоритм искусственного интеллекта, позволяющий клиницисту спрогнозировать развитие когнитивного дефицита при болезни Альцгеймера в течение последующих 5 лет

Актуальность

Искусственный интеллект может быть использован в прогнозировании когнитивных нарушений. По данным Общества Альцгеймера Канады (Alzheimer Society of Canada), в 2014 г. зарегистрировано 564 тыс. лиц с подтвержденным диагнозом болезни Альцгеймера или другой формой деменции. По статистическим прогнозам в течение 15 лет указанные показатели могут возрасти до уровня 937 тыс. человек. В то же время, согласно данным Всемирной организации здравоохранения, во всем мире около 50 млн человек имеют нарушения, связанные с деменцией, а общее количество таких пациентов, по прогнозам, достигнет 82 млн к 2030 г. и 152 млн — к 2050 г. Болезнь Альцгеймера является наиболее распространенной формой деменции и регистрируется в 60–70% случаев среди общего числа подобных когнитивных нарушений.

Вычислительные модели, позволяющие моделировать симптоматическое прогрессирование на индивидуальном уровне, могут быть достаточно эффективны на этапах планирования и ранних вмешательств в терапии при болезни Альцгеймера. Тем не менее индивидуальное прогнозирование осложнено многими факторами, включая определение самой цели прогноза.

В недавней работе, представленной исследователями Университета Макгилла (McGill University), Канада, описан новый алгоритм на основе искусственного интеллекта, позволяющий рассчитать точный прогноз снижения когнитивных способностей в условиях нейродегенеративных изменений. Основные положения проведенной работы опубликованы в издании «PLOS Computational Biology» 14 сентября 2018 г.

Материалы и результаты исследования

Коллективом ученых Университета Макгилла совместно с их коллегами из Университета Торонто (University of Toronto), Канада, и Центра зависимостей и психического здоровья (Centre for Addiction and Mental Health), Канада, разработан вычислительный алгоритм, комплексно учитывающий данные магнитно-резонансной томографии, генетические характеристики и клинические объективные симптомы. Представленный алгоритм может помочь в составлении прогноза о перспективах нарушений индивидуальных когнитивных способностей, указывающих на прогрессирование нейродегенеративного процесса в связи с болезнью Альц­геймера.

Нейробиолог Маллар Чакраварти (Mallar Chakravarty), доцент кафедры психиатрии Университета Макгилла, отметил: «На данный момент возможности терапии при болезни Альцгеймера достаточно ограничены, а лучшие стратегии представлены профилактическими моделями. Поэтому не исключено, что описанная нами методология на основе искусственного интеллекта, вероятно, сможет быть принята за основу в качестве модели «ассистента врача».

В разработке алгоритма прогнозирования ученые использовали данные более чем 800 человек, включая здоровых людей пожилого возраста, а также лиц с легкими когнитивными нарушениями и пациентов с подтвержденным диагнозом болезни Альцгеймера. Кроме того, полученные результаты в рамках исследования были воспроизведены с применением независимых данных, взятых из «Австралийского исследования старения по данным нейровизуализации и биомаркеров образа жизни» (Australian Imaging and Biomarkers Lifestyle Study of Ageing).

Выводы и перспективы исследования

Резюмируя итоги, ученые отметили, что анализ большего числа данных позволил бы значимо расширить возможности идентификации лиц, подверженных наибольшему риску развития когнитивного дефицита, ассоциированного с болезнью Альцгеймера. В настоящее время исследователи продолжают работу по проверке точности аналитической модели с использованием новых данных. По мнению авторов, в дальнейшем это поможет уточнить методологию прогнозирования и определить границы практических возможностей более отдаленных прогнозов.

Наталья Савельева-Кулик

Вам так же будет интересно

Оставьте комментарий

Ваш email не будет опубликован

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте как обрабатываются ваши данные комментариев.