Алгоритм распознает болезни Альцгеймера на основе сканирования мозга.

Согласно расчетных данных в Соединенных Штатах америки 5,7 млн. человек страдает болезнью Альцгеймера – наиболее распространенный тип деменции – к 2050 году эта цифра возрастет более чем в два раза. Раннюю диагностику этого заболевания имеет важное значение, чтобы пациенты успели воспользоваться несколько доступных методов терапии. Однако ни один анализ, ни скан не позволяют поставить окончательный диагноз при жизни больного. Врачи полагаются на многократные клинические испытания и нейропсихологических. В этой ситуации возрастает интерес к созданию систем искусственного интеллекта, которые были бы в состоянии признать альцгеймера на основе сканирования мозга.

Исследователям из University of California в Сан-Франциско удалось в последнее время обучить алгоритм искусственного интеллекта, чтобы было обнаружено одним из первых симптомов болезни альцгеймера – снижение потребления глюкозы в мозге – в изображениях, полученных методом позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ). Результаты их исследований показывают, что этот алгоритм правильно поставил подтвержденным позднее диагнозом альцгеймера практически во всех протестированных случаях.

В технике визуализации ПЭТ небольшое количество радиоактивного вещества вводятся перорально или внутривенно в организм пациента, что обеспечивает получение трехмерных изображений, обмена веществ, кровообращения и других видов клеточной активности. ПЭТ отлично подходит для диагностики болезни альцгеймера, потому что это заболевание вызывает некоторые незначительные изменения метаболизма мозга на несколько лет раньше, чем доходит до фактического отмирания ткани нейронная, — говорит соавтор исследования Jae Ho Sohn, радиолог из UCSF, отметив, что эти изменения являются „чрезвычайно трудно увидеть через радиологов”.

В фитнес и тестирования алгоритма были использованы 2100, полученных методом ПЭТ-сканирования мозга 1000 пациентов в возрасте по крайней мере 55 лет. Эти изображения были выполнены в рамках продолжающихся на протяжении 12 лет исследований с участием как тех, у которых в конечном итоге был поставлен диагноз болезни альцгеймера, как и больных с łagodniejszymi персонажами потери памяти и здоровые люди из контрольной группы. Алгоритм был обучены на 90% данных и протестирован на оставшихся 10%. Затем протестировали его снова на другом, независимом наборе данных, полученных от 40 пациентов, наблюдаемых в течение 10 лет. Он оказался очень эффективным, будучи в состоянии распознать альцгеймера у 81% пациентов в первой группе тестирования, а также у 100% во второй группе, у которых диагностируется данное заболевание в течение чуть более шести лет. Эти результаты были опубликованы в февральском номере журнала Radiology.

Алгоритм основан на машинной технике „глубокого обучения”, который использует искусственные нейронные сети запрограммированы для обучения на примерах. „Это одно из первых перспективных, предварительных применений глубокого обучения для диагностики болезни альцгеймера», – говорит Кристиан Сальваторе, физик из итальянской Consiglio Nazionale delle Ricerche, который не был вовлечен в эти исследования. – Модель справляется прекрасно с диагностики пациентов в легкой или запущенной стадии заболевания, но захватить ее на ранних стадиях все еще остается одним из самых важных нерешенных проблем в этой области”.