Исследователи из Эксетерского университета, Великобритания, используя данные более чем 15 300 пациентов в США, обнаружили, что машинное обучение может позволить точно определить пациентов с высоким риском развития деменции. Метод работает путем выявления скрытых закономерностей в данных и изучения того, кто больше всего подвержен риску. Исследование также показало, что алгоритм может сократить число людей, которым ошибочно диагностировано слабоумие.
Исследователи проанализировали данные пациентов, которые посещали одну из 30 клиник Национального координационного центра по болезни Альцгеймера (National Alzheimer’s Coordinating Center memory clinics) в США. В начале исследования у участников не было слабоумия, хотя многие испытывали проблемы с памятью или другими функциями мозга. С 2005 по 2015 год у каждого десятого участника (1568 человек) была впервые выявлена деменция в течение двух лет после посещения клиники. В исследовании модель машинного обучения предсказала эти новые случаи деменции с точностью до 92% – гораздо точнее, чем существующие альтернативные методы BDSI и CAIDE – модели прогнозирования риска деменции, которые присваивают пациентам балл, представляющий их риск развития деменции в более широких временных рамках.
Исследователи также посчитали, что около 8% (130) диагнозов деменции, вероятно, были поставлены по ошибке, поскольку впоследствии были отменены. Искусственный интеллект точно идентифицировали более 80% таких противоречивых диагнозов. Другими словами, он смог не только точно предсказать, у кого будет диагностирована деменция, но также обладает потенциалом для повышения точности этих диагнозов.
Машинное обучение использовало информацию о пациентах, обычно доступную в клинике, включая оценки памяти и функций мозга, результаты когнитивных тестов и определенные факторы образа жизни.
Искусственный интеллект, как надеются авторы, может усовершенствовать процесс диагностики для людей, у которых появляются первые симптомы слабоумия. Этот метод даст врачам основу для рекомендаций по изменению образа жизни и определения людей, которым необходимо углубленное обследование.
В настоящее время группа планирует доработать метод для возможности практического использования в лечебных учреждениях.
Статья C.James et al. Performance of Machine Learning Algorithms for Predicting Progression to Dementia in Memory Clinic Patients опубликовано в JAMA Network Open.
Аминат Аджиева, портал «Вечная молодость» vechnayamolodost.ru по материалам University of Exeter: Artificial intelligence accurately predicts who will develop dementia in two years.
