Folosind datele a peste 15.300 de pacienţi din SUA, cercetători de la Universitatea din Exeter, Marea Britanie, au dezvoltat un algoritm de tip machine learning pentru a indica cu exactitate pacienţii care vor dezvolta demenţă în următorii doi ani. Tehnica se bazează pe identificarea anumitor tipare din datele analizate precum şi pe învăţarea persoanelor care prezintă un risc ridicat de a dezvolta această afecţiune.
Cercetătorii au analizat datele persoanelor înscrise într-o reţea de 30 de clinici ale Centrului Naţional de Coordonare Alzheimer din SUA. La începutul studiului, participanţii nu au avut demenţă, deşi mulţi se confruntau cu probleme de memorie sau probleme ale altor funcţii ale creierului.
Pe durata studiului desfăşurat între 2005 şi 2015, unul din zece participanţi (1.568) a primit un diagnostic de demenţă în termen de doi ani de la examinarea clinică. Cercetarea a descoperit că modelul de machine learning a indicat aceste noi cazuri de demenţă cu o precizie de până la 92%, mult mai fidel decât alte două metode alternative de diagnosticare folosite în prezent.
Studiul sugerează, de asemenea, că algoritmul ar putea ajuta la reducerea numărului de persoane care ar putea fi diagnosticate în mod greşit cu demenţă. În acest sens, cercetătorii au descoperit pentru prima dată că aproximativ 8% (130) dintre diagnosticele de demenţă au fost greşite, diagnosticul fiind schimbat ulterior. Modelul machine learning a identificat cu o precizie de peste 80% diagnosticele greşite. Cercetătorii au stabilit astfel că modelul IA dezvoltat nu numai că poate indica cu exactitate indivizii care vor fi diagnosticaţi ulterior cu demenţă, ci are şi potenţialul de a îmbunătăţi acurateţea acestor diagnostice.
„Acum putem învăţa computerele să prezică cu exactitate indivizii care vor dezvolta demenţă în termen de doi ani. De asemenea, am fost bucuroşi să aflăm că abordarea noastră machine learning a reuşit să identifice pacienţii care ar fi putut fi diagnosticaţi greşit. Acest lucru are potenţialul de a reduce supoziţiile din practica clinică şi de a îmbunătăţi în mod semnificativ calea de diagnosticare, ajutând familiile să acceseze sprijinul de care au nevoie cât mai rapid şi cât mai exact posibil", a declarat profesorul David Llewellyn, cel care a supervizat studiul.
La rândul său, dr. Janice Ranson, cercetător la Universitatea din Exeter a adăugat: „Ştim că demenţa este o afecţiune de temut. Includerea modelelor de machine learning în clinici ar putea ajuta la o diagnosticare mult mai precisă, reducând suferinţa inutilă pe care o poate provoca un diagnostic greşit".
Cercetătorii au putut analiza funcţionarea eficientă a modelului IA, folosind informaţii despre pacienţi disponibile în mod obişnuit în clinică, cum ar fi date despre memorie şi funcţia creierului, performanţa testelor cognitive şi factorii specifici stilului de viaţă. Echipa intenţionează acum să efectueze studii de monitorizare în vederea utilizării modelului machine learning în clinici, pentru a evalua dacă acesta poate fi implementat pentru a îmbunătăţi diagnosticul, tratamentul şi îngrijirea pacienţilor cu demenţă.
„Inteligenţa artificială are un potenţial uriaş pentru a îmbunătăţi detectarea timpurie a bolilor care provoacă demenţă şi ar putea revoluţiona procesul de diagnosticare pentru persoanele care prezintă simptome, sau pentru cei apropiaţi care au îngrijorări cu privire la o persoană dragă, Această tehnică este semnificativ îmbunătăţită faţă de alternativele existente şi ar putea oferi medicilor baza ştiinţifică pentru recomandarea schimbării stilului de viaţă al pacienţilor şi pentru identificarea celor care ar putea beneficia de o evaluare aprofundată" a concluzionat dr. Rosa Sancho, şefa departamentului de cercetare al Alzheimer's Research UK.
Studiul, publicat în JAMA Network Open, a fost finanţat de Alzheimer's Research UK.
