- Lengvas pažinimo sutrikimas (MCI) dažnai atsiranda prieš Alzheimerio ligos vystymąsi.
- Funkcinio magnetinio rezonanso tomografijos (fMRI) skenavimas gali nustatyti subtilius lengvo pažinimo sutrikimo (MCI) požymius, tačiau juos sunku interpretuoti.
- Lietuvos mokslininkai sukūrė gilaus mokymosi algoritmą, kuris nedideliu tyrimu nustatė MCI.
Vienas iš pirmųjų pirminės Alzheimerio ligos (AD) rodiklių yra MCI vystymasis. Subtilūs, sunkiai pastebimi smegenų pokyčiai lydi lengvą pažinimo sutrikimą, kai būklė progresuoja.
Dabar Lietuvoje Kauno technologijos universiteto (KTU) mokslininkų atliktas tyrimas pristato naujai sukurtą gilaus mokymosi skaičiavimo algoritmą, galintį aptikti ir atskirti MCI stadijas nuo funkcinio MRT.
Šis algoritmas gali atpažinti MCI ir jo fazes daugiau nei 99% tikslumu.
Lengvas pažinimo sutrikimas (MCI) yra pereinamoji būklė tarp normalaus su amžiumi susijusio pažinimo nuosmukio ir demencijos. Tai ne visada progresuoja iki Alzheimerio ligos, tačiau tai atsitinka dažnai, o ankstyvas Alzheimerio ligos nustatymas gali padėti žmonėms, sergantiems Alzheimerio liga, gauti daugiau naudos iš gydymo.
„Medicinos specialistai visame pasaulyje stengiasi didinti informuotumą apie ankstyvą Alzheimerio ligos diagnozę, taip suteikdami ligoniams daugiau galimybių gauti naudos iš gydymo“, – sako vyresnysis tyrimo autorius. Gydytojas. Rettes Maskelinas.
Claire Sexton, DevilisJis sakė, kad yra Alzheimerio asociacijos mokslinių ir informavimo programų direktorius ir nedalyvavo tyrime Medicinos naujienos šiandien:
„Ankstyva ir tiksli diagnozė gali turėti emocinės, socialinės ir medicininės naudos, leidžiančios asmenims sudaryti teisinius, finansinius ir priežiūros planus, ištirti gydymo galimybes ir dalyvauti klinikiniuose tyrimuose.”
KTU doktorantūros studija Studentų vadovaujamas modulis Odusami, pasirodo žurnale MDPI.
Nors fMRI vaizduose galima rankiniu būdu nustatyti MCI, tai yra daug laiko reikalaujanti užduotis, reikalaujanti išsamių žinių. Taigi jis yra idealus kandidatas į automatizavimą naudojant gilų mokymąsi. gilus mokymasis Tai kompiuterinio algoritmo tipas, galintis išmokti aptikti duomenų modelius, kurie žmonėms gali būti per maži ar neaiškūs, kad juos būtų lengva atpažinti.
Dirbdami su dirbtinio intelekto bendradarbiais, KTU mokslininkai pakeitė esamą ir gerai žinomą algoritmą, „ResNet“ 18, nustatyti jį MCI aptikimui.
Po mokymo proceso mokslininkai išbandė algoritmą, įvertindami 138 asmenų fMRI nuskaitymus.
Nuskaitymai vaizdavo šešis pažintinius etapus, pradedant sveika kontrole ir pereinant nuo MCI iki AD. Skiriant ankstyvą MCI ir AD, algoritmas buvo 99,99% tikslus. Jis taip pat 99,95% tiksliai skyrė vėlyvą MCI ir AD bei ankstyvą MCI ir ankstyvą MCI.
Daktaras Maskelinas pažymi:
„Nors tai nebuvo pirmas bandymas diagnozuoti ankstyvą Alzheimerio ligą iš panašių duomenų, pagrindinis mūsų laimėjimas yra algoritmo tikslumas“.
„Akivaizdu, kad šie dideli skaičiai nėra realaus gyvenimo rezultatų rodikliai, tačiau dirbame su gydymo įstaigomis, kad gautume daugiau duomenų“, – sako daktaras Maskelinas.
MNT Paklauskite daktaro Maskeleno apie jo prognozes dėl algoritmo tikslumo realiame pasaulyje. Jis atsakė: „Sakyčiau, kad patikimas 85+% vis tiek būtų naudingas medicinos specialistui, o tai sumažintų [their] Duomenų analizės krūvis.
„Šiuo metu mes stengiamės tobulinti algoritmus ir nors kai kurie rezultatai yra kontroliuojamame duomenų rinkinyje, kurį surinko kiti, labai tikėtina, kad vis tiek turėsime juos performuluoti, kad būtų atsižvelgta į realaus pasaulio duomenų skirtumus ,” jis pasakė.
Dr Sexton pasiūlė, kad dar per anksti patvirtinti algoritmo vertę, sakydamas:
„Tai įdomus, bet nedidelis tyrimas (25 dalyviai, sergantys Alzheimerio liga). Todėl kol kas negalime padaryti jokių išvadų apie siūlomą naują diagnostikos metodą.”
„Reikia pakartoti šiuos rezultatus didesnėse ir įvairesnėse tyrimo grupėse, kad būtų galima įvertinti jo galimybes“, – apie algoritmą sako daktaras Sextonas.
Daktaras Maskelinas tikisi sukurti algoritmu pagrįstą programą, kurią gydytojai galėtų panaudoti MCI nustatymui žmonėms, kuriems gresia Alzheimerio liga. Tada jie gali nukreipti šiuos asmenis gydymui.
Jis taip pat domisi galimybe integruoti komandos algoritmą į savikontrolės sistemą, apimančią kitus šiuo metu tiriamus ankstyvosios diagnostikos metodus. Kiti tokie metodai yra akių stebėjimas, veido skaitymas ir balso analizė.
Anot daktaro Sextono, tokios naujos technologijos „vis dar tiriamos. Kai kurios dabar įtraukiamos į bandymus, nors ir tiriamuosius, siekiant surinkti papildomų duomenų iš didesnių tyrimų. Išvada: nors jos tikrai progresuoja jų naudojimo požiūriu, dar pradėtas naudoti klinikoje “.
Viduje konors KTU. Pranešimas spaudai„Turime kuo geriau išnaudoti duomenis, – sako daktaras Maskelinas. – Štai kodėl mūsų tyrimų grupė daugiausia dėmesio skiria Europos atviros vėliavos principas, kad kiekvienas galėtų toliau naudotis ir plėtoti mūsų žinias. Manau, kad šis principas labai prisideda prie visuomenės pažangos “.
Daktaras Maskelinas daro išvadą:
„Technologijos gali padaryti mediciną lengvesnę ir prieinamesnę. Nors jos niekada (arba bent jau negreitai) tikrai nepakeis medicinos specialisto, šios technologijos gali paskatinti ieškoti savalaikės diagnozės ir pagalbos.”
„Bendras interneto gerbėjas. Neapsikentęs„ twitter „guru. Intravertas. Visas skaitytojas. Popkultūros nindzė. Socialinės žiniasklaidos entuziastas.”
