Die Forscher entwickelten ein computer-Algorithmus basiert auf Künstlicher Intelligenz (KI), die genau Vorhersagen kann das Risiko für und die diagnose von Alzheimer-Krankheit, die mit einer Kombination von Gehirn-Magnetresonanztomographie (MRT), Tests zur Messung kognitiver Beeinträchtigung, zusammen mit Daten über Alter und Geschlecht.
Die AI-Strategie, basierend auf einem tiefen Lern-Algorithmus, ist eine Art von machine-learning-framework. Machine learning ist eine KI-Anwendung, die es ermöglicht, einen computer zum lernen von Daten und verbessern, aus Erfahrung. Alzheimer-Krankheit ist die primäre Ursache der Demenz weltweit. Ein in 10 Menschen im Alter von 65 und älter, ist die Alzheimer-Demenz. Es ist die sechste Todesursache in den Vereinigten Staaten.
„Wenn die Computer kann genau erkennen, schwächenden Erkrankungen wie Alzheimer-Krankheit, mit leicht verfügbaren Daten, wie ein Gehirn-MRT-scan, dann haben solche Technologien ein weit reichendes potential, insbesondere in Ressource-begrenzten Einstellungen“, erklärte der entsprechende Autor Vijaya B. Kolachalama, Ph. D., assistant professor für Medizin an der Boston University School of Medicine (BUSM). „Wir können nicht nur genau Vorhersagen, das Risiko von Alzheimer-Krankheit, aber dieser Algorithmus erzeugen kann, die interpretierbar und intuitive Visualisierungen, individuelle Alzheimer-Risiko unterwegs, um eine genaue Diagnose“, sagte Kolachalama.
Die Forscher erhalten Zugang zu raw-MRT-scans des Gehirns, die Demographie und klinische Daten der Patienten mit Alzheimer-Krankheit und diejenigen, die mit der normalen Wahrnehmung aus vier verschiedenen nationalen Kohorten. Mithilfe von Daten aus einer dieser Konsorten, entwickelten Sie ein neuartiges deep learning Modell zur Vorhersage der Alzheimer-Krankheit Risiko. Sie zeigten dann, dass Ihr Modell kann genau Vorhersagen, die Krankheit, den status auf den anderen unabhängigen Kohorten.
Ein internationales Expertenteam von Neurologen wurden dann gebeten, die Aufgabe der Erkennung der Alzheimer-Krankheit auf den gleichen Satz von Fällen. In diesem Kopf-an-Kopf-Vergleich, der Algorithmus Modell durchgeführt geringfügig besser als der Durchschnitt der Neurologe. Sie zeigten auch, dass die Modell-identifizierte Regionen mit hohem Erkrankungsrisiko wurden weitestgehend im Einklang mit Autopsie-berichten von Gehirne auf ein paar Personen waren verstorben.
Nach Angaben der Forscher, diese Studie hat weitreichende Implikationen für den ausbau der Nutzung von neuroimaging Daten, wie beispielsweise MRI-scans, um genau zu erkennen, das Risiko von Alzheimer-Krankheit am point-of-care. „Wenn wir präzise Werkzeuge, um vorherzusagen, das Risiko von Alzheimer-Krankheit (wie wir Sie entwickelt wurde),, die leicht verfügbar sind und die Verwendung der routinemäßig verfügbaren Daten, wie ein Gehirn-MRT-scan, dann haben Sie das Potenzial, zur Unterstützung der klinischen Praxis, vor allem in der memory-Kliniken.“