26.10.2021
Наш канал в Telegram: https://t.me/berzaru

Новый алгоритм машинного обучения может спрогнозировать болезнь Альцгеймера

Analysis of Features of Alzheimer

В новом исследовании, опубликованном в журнале Diagnostics, учёные из Каунасского технологического университета разработали метод, основанный на глубоком машинном обучении, который может спрогнозировать возможное начало болезни Альцгеймера по изображениям мозга с точностью в 99%. Метод был разработан на основе анализа функциональных изображений МРТ, полученных от 138 пациентов, и показал лучшие результаты с точки зрения точности, чувствительности и специфичности, чем ранее разработанные методы.

По данным Всемирной организации здравоохранения, болезнь Альцгеймера является наиболее частой причиной деменции, на которую приходится до 70% случаев деменции. Во всём мире этой болезнью страдает около 24 миллионов человек, и ожидается, что их число будет удваиваться каждые 20 лет. Из-за старения общества это заболевание станет дорогостоящим бременем для общественного здравоохранения в ближайшие годы. Одним из возможных первых признаков болезни Альцгеймера является умеренное когнитивное нарушение (УКН), которое является стадией между ожидаемым снижением когнитивных функций при нормальном старении и деменцией.

По мнению учёных, функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ) может быть использована для выявления областей мозга, которые связаны с началом болезни Альцгеймера. Самые ранние стадии УКН зачастую почти не имеют чётких симптомов, но во многих случаях могут быть обнаружены с помощью нейровизуализации. Современная обработка сигналов позволяет делегировать обработку изображений машине-роботу, которая может выполнять её быстрее и достаточно точно. В этом сценарии, после того, как компьютерный алгоритм выберет потенциальные случаи заболевания, специалист может изучить их более внимательно и, в конце концов, поставить диагноз и назначить лечение.