По данным Всемирной организации здравоохранения, болезнь Альцгеймера является наиболее частой причиной деменции, на которую приходится до 70 процентов случаев деменции. Во всем мире пострадали 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.
"Медицинские работники во всем мире пытаются повысить осведомленность о раннем диагнозе болезни Альцгеймера, что дает больным больше шансов получить пользу от лечения. Это был один из самых важных вопросов при выборе темы для Модупе Одусами, аспиранта из Нигерии », – говорит Ритис Маскели?НАС, научный сотрудник кафедры мультимедийной инженерии факультета информатики Каунасского технологического университета (КТУ), научный руководитель Одусами.
Обработка изображений делегирована машине
Одним из возможных первых признаков болезни Альцгеймера является умеренное когнитивное нарушение (MCI), которое является этапом между ожидаемым когнитивным снижением нормального старения и деменцией. По словам Маскели, на основе предыдущих исследований функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ) может использоваться для выявления областей в головном мозге, которые могут быть связаны с началом болезни Альцгеймера?НАС. Самые ранние стадии MCI часто почти не имеют четких симптомов, но в довольно многих случаях могут быть обнаружены с помощью нейровизуализации.
Однако, хотя это теоретически возможно, ручной анализ изображений фМРТ с целью выявления изменений, связанных с болезнью Альцгеймера, требует не только определенных знаний, но и требует много времени – применение глубокого обучения и других методов искусственного интеллекта может ускорить это со значительным запасом времени. Обнаружение признаков MCI не обязательно означает наличие болезни, так как это также может быть симптомом других связанных заболеваний, но это скорее индикатор и возможный помощник для проведения оценки профессиональным медиком.
«Современная обработка сигналов позволяет делегировать обработку изображения машине, которая может выполнять ее быстрее и достаточно точно. Конечно, мы не осмеливаемся утверждать, что медицинский работник должен когда-либо полностью полагаться на какой-либо алгоритм. Думайте о машине как о роботе, способном выполнять самую утомительную задачу по сортировке данных и поиску функций.
В этом сценарии, после того как компьютерный алгоритм выберет потенциально затронутые случаи, специалист сможет более внимательно изучить их, и в конце концов все выиграют, поскольку диагноз и лечение достигнут пациента намного быстрее », – говорит Маскели?НАС, который руководил командой, работающей над моделью.
Нам нужно максимально использовать данные
Модель, основанная на глубоком обучении, была разработана в результате плодотворного сотрудничества ведущих литовских исследователей в области искусственного интеллекта с использованием модификации хорошо известной тонко настроенной ResNet 18 (остаточная нейронная сеть) для классификации функциональных изображений МРТ, полученных от 138 человек. Изображения попали в шесть различных категорий: от здоровых до призрака с легким когнитивным нарушением (MCI) до болезни Альцгеймера. В общей сложности для обучения и проверки было выбрано 51 443 и 27 310 изображений из набора данных фМРТ Инициативы по нейровизуализации болезни Альцгеймера.
Модель смогла эффективно найти особенности MCI в данном наборе данных, достигнув максимальной точности классификации 99.99%, 99.95% и 99.95% для раннего MCI по сравнению с. AD, поздний MCI vs.
AD и MCI vs. ранний MCI, соответственно.
«Хотя это не первая попытка диагностировать раннее начало болезни Альцгеймера на основе аналогичных данных, нашим главным достижением является точность алгоритма. Очевидно, что такие высокие цифры не являются показателями реальных реальных результатов, но мы работаем с медицинскими учреждениями, чтобы получить больше данных », – говорит Маскели?НАС.
По его словам, алгоритм можно превратить в программное обеспечение, которое будет анализировать собранные данные по уязвимым группам (лицам старше 65 лет, имеющим в анамнезе травмы головного мозга, высокое кровяное давление и т. Д.).) и уведомить медицинский персонал об аномалиях, связанных с ранним началом болезни Альцгеймера.
«Нам нужно максимально использовать данные», – говорит Маскели?nas ", поэтому наша исследовательская группа ориентируется на европейский принцип открытой науки, чтобы каждый мог использовать наши знания и развивать их. Я считаю, что этот принцип в значительной степени способствует развитию общества."
Главный исследователь, основное направление которого сосредоточено на применении современных методов искусственного интеллекта для обработки сигналов и мультимодальных интерфейсов, говорит, что описанная выше модель может быть интегрирована в более сложную систему, анализируя несколько различных параметров, например, также мониторинг движения глаз, чтение лица, анализ голоса и т. д. Затем такую технологию можно использовать для самопроверки и предупреждения, чтобы обратиться за профессиональной консультацией, если что-то вызывает беспокойство.
«Технологии могут сделать медицину доступнее и дешевле.
Хотя они никогда (или, по крайней мере, не скоро) по-настоящему заменит медицинских работников, технологии могут способствовать своевременному обращению за диагностикой и помощью », – говорит Маскели?НАС.