Новый метод предскажет развитие болезни Альцгеймера с точностью выше 99%

Ученые из Университета в Каунасе в Литве разработали метод, который предсказывает возможное начало болезни Альцгеймера по изображениям мозга. Точность предсказания — более 99 процентов. От 138 пациентов ученые получили изображения МРТ и обучили по ним искусственный интеллект определять предрасположенность к этому недугу.

Болезнь Альцгеймера — самый распространенный тип деменции, состояния, при котором головной мозг перестает нормально выполнять свои функции.

Страдающий деменцией:

• Забывает имена, события, места, куда что-то положил, или куда шел

• Не ориентируется в датах и времени

• Резко меняет свое настроение, может переживать приступы беспричинной агрессии

• Перестает принимать душ, убираться, чистить зубы и менять одежду

• Больше не может выполнять простейшие задачи, которые раньше давались легко

• Путает слова, плохо сосредотачивается

• Проводит время в одиночестве, изолируется от близких

Чаще всего болезнь Альцгеймера начинается с расстройства кратковременной памяти — человек быстро забывает полученную недавно информацию, но при этом легко воспроизводит факты и данные из далекого прошлого. После этого нарушается и долговременная память, а потом появляются другие симптомы.

Прогрессирует болезнь Альцгеймера медленно. Поздняя стадия заболевания в среднем формируется через 5-10 лет.

До сих пор не существует терапевтического лечения болезни Альцгеймера, но врачи говорят, что ее можно и нужно пытаться предотвратить. Что придумали ученые для ранней диагностики этого недуга?

Один из возможных первых признаков болезни Альцгеймера — легкое когнитивное нарушение, среднее состояние между ожидаемым когнитивным снижением при нормальном старении и деменцией.

Функциональную магнитно-резонансную томографию можно использовать для выявления областей мозга, которые могут быть связаны с началом болезни Альцгеймера.

Самые ранние стадии легкого когнитивного нарушения почти никак не проявляются, но часто их можно обнаружить с помощью нейровизуализации.

Применение глубокого обучения и других методов ИИ может значительно ускорить этот процесс. В общей сложности для обучения и проверки было выбрано 51 443 и 27 310 изображений из набора данных фМРТ. Модель смогла эффективно распознать признаки ранних когнитивных нарушений в представленном наборе данных, достигнув наилучшей точности классификации в 99,99 процента.

По словам ученых, алгоритм может быть преобразован в программное обеспечение, которое будет анализировать собранные данные от уязвимых групп — лиц старше 65 лет, имеющих в анамнезе травмы головного мозга и высокое кровяное давление.