By Алгоритм розпізнає хворобу Альцгеймера на основі сканування мозку – пише Род Мак Каллом у журналі Scientific American.
Згідно з приблизними підрахунками, у Сполучених Штатах 5,7 млн осіб страждають від хвороби Альцгеймера – найпоширенішого типу деменції, – а до 2050 року це число може зрости більш ніж удвічі. Рання діагностика цієї хвороби необхідна для того, щоби пацієнти встигли скористатися кількома доступними методами терапії. Однак жоден окремий аналіз чи сканування не дають можливості поставити точний діагноз за життя хворого. Лікарі змушені проводити багаторазові клінічні та нейропсихологічні тести. У такій ситуації зростає зацікавлення у створенні систем штучного розуму, котрі були б здатними розпізнавати хворобу Альцгеймера на основі сканування мозку.
Нещодавно дослідникам із University of California у Сан-Франциско вдалося навчити алгоритм штучного розуму виявляти один із перших симптомів Альцгеймера – зниження рівня глюкози у мозку – у зображеннях, отриманих методом позитронно-емісійної томографії (РЕТ). Результати їхніх досліджень демонструють, що цей алгоритм правильно поставив підтверджений згодом діагноз хвороби Альцгеймера у майже всіх протестованих випадках.
Під час створення зображень РЕТ в організм пацієнта через рот чи вени вводиться мінімальна кількість променевої субстанції, що дозволяє отримати тривимірні зображення метаболізму, кровообігу та інших типів клітинної активності. РЕТ чудово підходить для діагностування Альцгеймера, оскільки ця хвороба викликає певні незначні зміни у метаболізмі мозку за кілька років до того, як настає фактичне відмирання нейронної тканини – говорить співавтор досліджень Джое Хо Сон, радіолог з UCSF, зазначаючи, що ці зміни “неймовірно складно зауважити радіологам”.
Для тренування і тестування алгоритму було використано 2100 сканів мозку 1000 пацієнтів віком від 55 років: як тих, у кого діагностували Альцгеймер, так і хворих із легшими видами втрати пам’яті, а також здорових осіб із контрольної групи. Ці зображення, створені за допомогою PET, застосовувались у дослідженнях, які тривали 12 років. Алгоритм навчався на 90% даних і тестувався на решті 10%. Потім його було перевірено на іншому, незалежному наборі інформації, отриманому від 40 пацієнтів, за якими стежили впродовж 10 років. Алгоритм виявився високоефективним, оскільки зміг розпізнати Альцгеймер у 81% пацієнтів із першої тестової групи та у 100% із другої групи, у котрих цю хворобу діагностували впродовж останніх шести років. Результати дослідження було опубліковано в лютневому номері часопису Radiology.
Алгоритм базується на машинній техніці “глибокого навчання”, яка використовує штучні нейронні мережі, запрограмовані для тренування на прикладах. “Це одне з перших багатообіцяючих попередніх застосувань глибокого навчання для діагностування хвороби Альцгеймера, – каже Крістіан Сальваторе, фізик з італійської Consiglio Nazionale delle Ricerche, який не був задіяний у цих дослідженнях. – Модель чудово дає собі раду із діагностуванням у пацієнтів легкої чи складнішої стадії недуги, але виявлення Альцгеймера на найперших стадіях і надалі залишається однією з найбільш критичних нерозв’язаних проблем цієї сфери”.
