Tehisintellekti võib varsti kasutada dementsuse ennustamiseks
Tehnoloogia ja masinõppe edusammud võivad peagi anda tööriistad, mis aitavad arstidel kindlaks teha, kellel tõenäoliselt tekib dementsus.
Eksperdid usuvad, et prognostilised võimalused pakuksid teadmisi aastaid varem ning annaksid patsientidele ja nende peredele aega ravi ja hoolduse kavandamiseks ja juhtimiseks.
McGilli ülikooli teadlaste sõnul võib selline ennustusjõud peagi kõikjal arstidele kättesaadav olla.
Uues uuringus kasutasid Douglase vaimse tervise ülikooli instituudi Translational Neuroimaging Laboratory teadlased tehisintellekti tehnikaid ja suuri andmeid, et töötada välja algoritm, mis oleks võimeline kaks aastat enne selle algust dementsuse allkirju ära tundma.
Uurijad suutsid seda teha Alzheimeri tõve tekkimise ohus olevate patsientide aju ühe amüloidi PET-uuringu põhjal. Tulemused ilmuvad uues ajakirjas avaldatud uuringus Vananemise neurobioloogia.
Uuringu kaasautor dr Pedro Rosa-Neto loodab, et see tehnoloogia muudab arstide viisi patsiente juhtida ja kiirendab oluliselt Alzheimeri tõve raviuuringuid.
„Selle tööriista abil saaksid kliinilised uuringud keskenduda ainult isikutele, kellel on uuringu aja jooksul suurem tõenäosus dementsuse tekkeks. See vähendab oluliselt nende uuringute läbiviimiseks vajalikke kulusid ja aega, ”lisab kaasautor dr Serge Gauthier.
Uuringud põhinevad teadmisel, et amüloid on dementsuse biomarker.
Teadlased on juba ammu teadnud, et amüloidina tuntud valk akumuleerub kerge kognitiivse häirega (MCI) patsientide ajus, mis põhjustab sageli dementsust.
Kuigi amüloidi akumuleerumine algab aastakümneid enne dementsuse sümptomite ilmnemist, ei olnud seda valku võimalik ennustava biomarkerina usaldusväärselt kasutada, sest kõigil MCI-ga patsientidel ei teki Alzheimeri tõbe.
Uuringu läbiviimiseks võtsid McGilli teadlased aluseks Alzheimeri tõve neurotöötlusalgatuse (ADNI) kaudu kättesaadavad andmed, mis on ülemaailmne teadustöö, mille käigus osalevad patsiendid nõustuvad täitma mitmesuguseid pildistamis- ja kliinilisi hinnanguid.
Arvutiteadlane Sulantha Mathotaarachchi kasutas ADNI andmebaasist sadu MCI-patsientide amüloid PET-skaneeringuid, et koolitada meeskonna algoritmi, et teha kindlaks, millistel patsientidel dementsus tekiks. Pingutuste tulemuseks oli enne sümptomite ilmnemist täpsus 84 protsenti.
Uurimine käib teiste dementsuse biomarkerite leidmiseks, mida võiks algoritmi lisada, et tarkvara ennustamisvõimalusi paremaks muuta.
"See on näide sellest, kuidas suured andmed ja avatud teadus toovad käegakatsutavat kasu patsientide hooldusele," ütleb dr Rosa-Neto, kes on ka McGilli ülikooli vananemisuuringute keskuse direktor.
Ehkki teadlastele ja üliõpilastele on uus tarkvara Internetis kättesaadavaks tehtud, ei saa arstid seda tööriista kliinilises praktikas enne tervishoiuasutuste sertifitseerimist kasutada.
Sel eesmärgil viib McGilli meeskond praegu läbi täiendavaid teste, et kinnitada algoritmi erinevates patsientide kohortides, eriti neil, kellel on samaaegsed seisundid, näiteks väikesed insultid.
Allikas: McGilli ülikool
