Машинне навчання може стати ключем до ранньої діагностики хвороби Альцгеймера
Хвороба Альцгеймера – це руйнівне хронічне нейродегенеративне захворювання, від якого в даний час страждають близько 5,4 мільйона людей тільки в США. Пацієнти з хворобою Альцгеймера страждають від прогресуючого погіршення розумових здібностей, що з часом призводить до порушення навіть таких базових функцій організму, як ходьба та ковтання.
Хоча хвороба Альцгеймера все частіше піддається лікуванню, однією з головних проблем є її рання діагностика. Для підтвердження запущених випадків можна використовувати апарати МРТ, але на той час, коли хвороба досягає цієї стадії, тканини мозку вже не існує, і відновити їх неможливо.
Чи можна використовувати інструменти машинного навчання, щоб допомогти виявити та ідентифікувати хворобу Альцгеймера до того, як це стане можливим в даний час? Таке завдання ставлять перед собою дослідники з Медичного центру Амстердамського університету на чолі з доктором Алле Мейє Вінк (Alle Meije Wink).
У нещодавно опублікованому дослідженні Вінк і його колеги використовували інструменти машинного навчання для розпізнавання ранніх закономірностей в особливому типі МРТ-сканування, який показує, скільки крові досягає різних частин мозку. Дослідники проаналізували інформацію від 100 пацієнтів, які, ймовірно, мають хворобу Альцгеймера, 60 пацієнтів з легкими когнітивними порушеннями, 100 з суб’єктивним когнітивним зниженням, і контрольну групу з 26 здорових осіб. Створений ними інструмент машинного навчання не тільки зміг класифікувати існуючих пацієнтів на основі різних рівнів когнітивних порушень, але й спромігся передбачити хворобу Альцгеймера у раніше не виявлених випадках.
“Ми передбачаємо, що наш проект призведе до створення інструменту, який допоможе нейрорадіологу, який оцінює сканування, шляхом надання прогнозованої мітки групи пацієнтів, в ідеалі з показником достовірності, щоб допомогти і прискорити діагностичний процес”, – розповідає Вінк в інтерв’ю Digital Trends. “Крім того, ми вважаємо, що мультимодальний аналіз даних, який інтегрує дані зображень з декількох джерел, може поліпшити і розширити класифікацію, забезпечуючи більш високу точність і більш повну інформацію про характер діагнозу”.
Кінцевий результат може стати важливим досягненням не тільки в області машинного навчання, але і в дослідженнях хвороби Альцгеймера, які потенційно можуть змінити життя людей.
Рекомендації редакції
- Пошукові запити на тему здоров’я на YouTube тепер висвітлюють особисті історії
- Виконання роботи у віртуальній реальності ніколи не мало сенсу, і тепер ми знаємо чому
- Ноутбук для машинного навчання Lambda – це замаскований Razer
- Блокування COVID-19 в Китаї може уповільнити поставки Mac Studio
- Нове розумне ліжко 360 від Sleep Number відстежує і покращує здоров’я сну з віком
Source: digitaltrends.com