Demenţa apare ca o cauză majoră de deces în societăţile cu populaţii din ce în ce mai îmbătrânite. Cu toate acestea, estimarea momentului exact al decesului în cazurile de demenţă este o provocare din cauza progresiei variabile a declinului cognitiv care afectează funcţiile normale ale organismului. Acum, o echipă de cercetători americani a exploatat puterea învăţării automate pentru a identifica semne cheie de predicţie a mortalităţii la pacienţii cu demenţă.
Studiul, publicat în ediţia online de miercuri, a revistei Communications Medicine, abordează provocările critice în îngrijirea pacienţilor cu demenţă prin identificarea pacienţilor cu risc ridicat de deces pe termen scurt şi descoperă factorii care determină acest risc.
Spre deosebire de studiile anterioare, care s-au concentrat pe diagnosticarea demenţei, această cercetare aprofundează predicţia prognosticului pacienţilor, făcând lumină asupra riscurilor de mortalitate şi a factorilor care contribuie la diferite tipuri de demenţă.
„Descoperirile noastre sunt semnificative, deoarece ilustrează potenţialul modelelor de învăţare automată de a anticipa cu exactitate riscul de mortalitate la pacienţii cu demenţă în intervale de timp variate", a declarat autorul corespondent Kuan-lin Huang, profesor asistent de genetică şi ştiinţe genomice de la facultatea de medicină Icahn, din New York.
Prin evidenţierea unui set concis de caracteristici clinice, inclusiv a performanţelor la testele neuropsihologice şi la alte teste disponibile, modelele AI le permit furnizorilor de servicii medicale să ia decizii mai informate cu privire la îngrijirea pacienţilor, ceea ce ar putea duce la intervenţii mai adaptate şi mai oportune, notează autorii acestei cercetări.
Folosind date de la Centrul Naţional de Coordonare Alzheimer din Statele Unite, care au inclus 45.275 de participanţi şi 163.782 de înregistrări de vizite, studiul a creat modele de învăţare automată bazate pe caracteristici clinice şi neurocognitive.
Aceste modele au estimat mortalitatea la un an, trei, cinci şi zece ani.
Studiul a dezvoltat modele specifice pentru opt tipuri de demenţă prin analize stratificate.
De asemenea, cercetarea a constatat că rezultatele testelor neuropsihologice au fost un predictor mai bun al riscului de mortalitate la pacienţii cu demenţă decât factorii legaţi de vârstă, cum ar fi cancerul şi bolile de inimă, subliniind rolul semnificativ al demenţei în mortalitatea în rândul celor cu afecţiuni neurodegenerative.
Implicaţiile cercetării noastre se extind dincolo de practica clinică, deoarece subliniază valoarea învăţării automate în desluşirea complexităţii unor boli precum demenţa.
Acest studiu pune bazele unor cercetări viitoare privind modelarea predictivă în îngrijirea demenţei, spun autorii.
În continuare, echipa de cercetare intenţionează să îşi perfecţioneze modelele prin încorporarea efectelor tratamentului şi a datelor genetice şi prin explorarea tehnicilor avansate de învăţare profundă pentru predicţii şi mai precise.
Având în vedere îmbătrânirea populaţiei, demenţa apare ca o problemă de sănătate publică din ce în ce mai presantă, clasându-se pe locul şapte în topul cauzelor de deces şi pe locul patru în topul celor mai împovărătoare boli sau leziuni din Statele Unite în 2016, pe baza anilor de viaţă pierduţi.
Începând cu anul 2022, Alzheimer şi alte demenţe au un cost anual estimat la 1 trilion de dolari, având un impact asupra a aproximativ 6,5 milioane de americani şi 57,4 milioane de persoane din întreaga lume, proiecţiile sugerând că numerele se vor tripla până în 2050.
