Инструмент ИИ предсказывает прогрессирование болезни Альцгеймера точнее, чем тесты

Искусственный интеллект превосходит клинические тесты в прогнозировании прогрессирования болезни Альцгеймера.

Ученые Кембриджа создали инструмент искусственного интеллекта (ИИ), который может предсказать, будут ли люди с ранними признаками деменции оставаться стабильными или у них разовьется болезнь Альцгеймера. Этот инструмент точен в четырех из пяти случаев.

Этот новый подход может сократить необходимость в дорогостоящих и инвазивных тестах, улучшая ранние результаты лечения. Ранние вмешательства, такие как изменение образа жизни или новые лекарства, наиболее эффективны на этой стадии.

Деменция — серьезная проблема мирового здравоохранения, затрагивающая более 55 миллионов человек по всему миру и обходящаяся примерно в $820 млрд ежегодно. Ожидается, что число случаев почти утроится в течение следующих 50 лет.

Болезнь Альцгеймера является основной причиной слабоумия, ответственной за 60–80% случаев. Раннее выявление имеет решающее значение для эффективного лечения, но современные методы часто включают инвазивные или дорогостоящие тесты, такие как сканирование позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ) или люмбальные пункции, которые не всегда доступны.

Из-за этих ограничений до трети пациентов могут получить неправильный диагноз или диагноз может быть поставлен слишком поздно для эффективного лечения.

Команда из отделения психологии Кембриджского университета разработала модель машинного обучения, чтобы предсказать, как быстро люди с легкими проблемами памяти будут прогрессировать до болезни Альцгеймера. Их исследование, опубликованное в журнале eClinicalMedicine, показывает, что эта модель точнее, чем текущие клинические диагностические инструменты.

Исследователи построили свою модель, используя недорогие неинвазивные данные, включая когнитивные тесты и МРТ-сканы, показывающие атрофию мозга, полученные от более чем 400 человек из исследовательской группы в США.

Затем они протестировали модель с использованием реальных данных еще 600 участников в США и 900 человек из клиник памяти в Великобритании и Сингапуре.

Алгоритм мог различать людей со стабильными умеренными когнитивными нарушениями и тех, у кого болезнь Альцгеймера разовьется в течение трех лет. Он правильно определил людей, у которых разовьется болезнь Альцгеймера в 82% случаев, и тех, у кого она не разовьется в 81% случаев, используя только когнитивные тесты и МРТ-сканирование.

Этот алгоритм оказался примерно в три раза точнее существующих методов, что снизило вероятность ошибочной диагностики.

Эта модель также позволила исследователям классифицировать людей с болезнью Альцгеймера на три группы: те, чьи симптомы останутся стабильными (около 50%), те, чьи симптомы будут прогрессировать медленно (около 35%), и те, чьи симптомы будут прогрессировать быстро (остальные 15%).

Эти прогнозы были подтверждены данными последующего наблюдения в течение шести лет. Эта ранняя идентификация имеет решающее значение для применения новых методов лечения и тщательного мониторинга быстро прогрессирующих пациентов.

Для 50% пациентов, чьи симптомы остаются стабильными, модель предполагает, что их проблемы могут быть вызваны другими причинами, такими как тревога или депрессия, и они могут следовать другим клиническим путям.

Профессор Зои Курци из Кембриджского университета сказала: «Мы разработали инструмент, который использует только когнитивные тесты и МРТ-сканирование, но более чувствителен, чем существующие методы, в прогнозировании того, будет ли у человека прогрессировать болезнь Альцгеймера и как быстро это произойдет».

«Это может значительно улучшить уход за пациентами, показывая, кому требуется пристальное наблюдение, и уменьшая беспокойство у тех, чье состояние, по прогнозам, останется стабильным. Это также снижает необходимость в ненужных тестах».

Алгоритм был проверен на данных почти 900 человек из клиник памяти в Великобритании и Сингапуре, что показало, что его можно использовать в реальных клинических условиях.

Доктор Бен Андервуд, почетный консультант-психиатр CPFT и доцент Кембриджского университета, подчеркнул важность снижения неопределенности относительно проблем с памятью у пожилых людей, которые могут вызывать беспокойство и разочарование.

Профессор Куртци подчеркнул необходимость в более совершенных инструментах для борьбы с деменцией путем раннего выявления и вмешательства. Команда стремится распространить свою модель на другие формы деменции и различные типы данных, такие как маркеры анализа крови.

«Наша цель — масштабировать наш инструмент ИИ, чтобы помочь врачам назначать нужным пациентам правильные пути диагностики и лечения в нужное время», — сказал профессор Куртци. «Это может ускорить открытие новых лекарств для лечения деменции».

Источник информации:

Надежный и интерпретируемый маркер на основе искусственного интеллекта для раннего прогнозирования деменции в реальных клинических условиях. [eClinicalMedicine (2024)]. DOI: 10.1016/j.eclinm.2024.102725