У кого через два года разовьется деменция может точно предсказать искусственный интеллект
18:00
17.12.2021
Исследователи обнаружили, что машинное обучение работает эффективно, используя информацию о пациентах, обычно доступную в клинике, такую как память и функции мозга, результаты когнитивных тестов и конкретные факторы образа жизни.
[caption id="attachment_257098" align="aligncenter" width="960"]
Исследователи проанализировали данные людей, которые посещали сеть из 30 клиник памяти Национального координационного центра по борьбе с болезнью Альцгеймера в США. Фото: Pixabay[/caption]
Искусственный интеллект может предсказать, у каких людей, посещающих клиники памяти, разовьется деменция в течение двух лет с точностью 92%, говорится в новом крупномасштабном исследовании.
Используя данные более чем 15 300 пациентов в США, исследование Университета Эксетера показало, что форма искусственного интеллекта, называемая машинным обучением, может точно сказать, у кого разовьется деменция, пишет medicalxpress.com.
Этот метод работает, выявляя скрытые закономерности в данных и узнавая, кто подвергается наибольшему риску. Исследование, опубликованное в JAMA Network Open и финансируемое Alzheimer's Research UK, также показало, что алгоритм может помочь уменьшить количество людей, которым, возможно, был поставлен ложный диагноз деменции.
Исследователи проанализировали данные людей, которые посещали сеть из 30 клиник памяти Национального координационного центра по борьбе с болезнью Альцгеймера в США. В начале исследования у участников не было деменции, хотя у многих были проблемы с памятью или другими функциями мозга.
В период исследования с 2005 по 2015 год каждый десятый участник (1568) получил новый диагноз деменции в течение двух лет после посещения клиники памяти. Исследование показало, что модель машинного обучения может предсказать эти новые случаи деменции с точностью до 92 процентов - и намного точнее, чем два существующих альтернативных метода исследования.
Исследователи также впервые обнаружили, что около восьми процентов (130) диагнозов деменции оказались ошибочными, поскольку их диагноз впоследствии был отменен. Модели машинного обучения точно идентифицировали более 80 процентов этих противоречивых диагнозов. Искусственный интеллект может не только точно предсказать, кому будет поставлен диагноз деменции, он также может повысить точность этих диагнозов.
Профессор Дэвид Ллевеллин, научный сотрудник Алана Тьюринга из Университета Эксетера, который руководил исследованием, сказал: «Теперь мы можем научить компьютеры точно предсказывать, у кого разовьется деменция в течение двух лет. Мы также взволнованы. чтобы узнать, что наш подход машинного обучения позволяет выявлять пациентов, которым, возможно, был поставлен неверный диагноз. Это может уменьшить количество догадок в клинической практике и значительно улучшить диагностику, помогая семьям получить доступ к необходимой им поддержке как можно быстрее и точнее."
Доктор Дженис Рэнсон, научный сотрудник Университета Эксетера, добавила: «Мы знаем, что деменция - это состояние, которого очень опасаются. Внедрение машинного обучения в клиники памяти может помочь обеспечить более точный диагноз, уменьшая ненужные страдания, которые может вызвать неправильный диагноз."
Исследователи обнаружили, что машинное обучение работает эффективно, используя информацию о пациентах, обычно доступную в клинике, такую как память и функции мозга, результаты когнитивных тестов и конкретные факторы образа жизни. Теперь команда планирует провести последующие исследования для оценки практического использования метода машинного обучения в клиниках, чтобы оценить, можно ли его развернуть для улучшения диагностики, лечения и ухода за деменцией.
Доктор Роза Санчо, руководитель отдела исследований Alzheimer's Research UK, сказала: «Искусственный интеллект обладает огромным потенциалом для улучшения раннего выявления заболеваний, вызывающих деменцию, и может революционизировать процесс диагностики для людей, обеспокоенных собой или своим близким, у которых проявляются симптомы. значительное улучшение по сравнению с существующими альтернативными подходами и может дать врачам основу для рекомендации изменений образа жизни и выявления людей, которым могла бы быть полезна поддержка или углубленное обследование».
Исследование озаглавлено Шарлоттой Джеймс, Дженис М. Рэнсон, Ричардом Эверсоном и Дэвидом Дж. Ллевеллином «Эффективность алгоритмов машинного обучения для прогнозирования прогрессирования деменции у пациентов клиники памяти». Он опубликован в JAMA Network Open .
Исследователи проанализировали данные людей, которые посещали сеть из 30 клиник памяти Национального координационного центра по борьбе с болезнью Альцгеймера в США. Фото: Pixabay[/caption]
Искусственный интеллект может предсказать, у каких людей, посещающих клиники памяти, разовьется деменция в течение двух лет с точностью 92%, говорится в новом крупномасштабном исследовании.
Используя данные более чем 15 300 пациентов в США, исследование Университета Эксетера показало, что форма искусственного интеллекта, называемая машинным обучением, может точно сказать, у кого разовьется деменция, пишет medicalxpress.com.
Этот метод работает, выявляя скрытые закономерности в данных и узнавая, кто подвергается наибольшему риску. Исследование, опубликованное в JAMA Network Open и финансируемое Alzheimer's Research UK, также показало, что алгоритм может помочь уменьшить количество людей, которым, возможно, был поставлен ложный диагноз деменции.
Исследователи проанализировали данные людей, которые посещали сеть из 30 клиник памяти Национального координационного центра по борьбе с болезнью Альцгеймера в США. В начале исследования у участников не было деменции, хотя у многих были проблемы с памятью или другими функциями мозга.
В период исследования с 2005 по 2015 год каждый десятый участник (1568) получил новый диагноз деменции в течение двух лет после посещения клиники памяти. Исследование показало, что модель машинного обучения может предсказать эти новые случаи деменции с точностью до 92 процентов - и намного точнее, чем два существующих альтернативных метода исследования.
Исследователи также впервые обнаружили, что около восьми процентов (130) диагнозов деменции оказались ошибочными, поскольку их диагноз впоследствии был отменен. Модели машинного обучения точно идентифицировали более 80 процентов этих противоречивых диагнозов. Искусственный интеллект может не только точно предсказать, кому будет поставлен диагноз деменции, он также может повысить точность этих диагнозов.
Профессор Дэвид Ллевеллин, научный сотрудник Алана Тьюринга из Университета Эксетера, который руководил исследованием, сказал: «Теперь мы можем научить компьютеры точно предсказывать, у кого разовьется деменция в течение двух лет. Мы также взволнованы. чтобы узнать, что наш подход машинного обучения позволяет выявлять пациентов, которым, возможно, был поставлен неверный диагноз. Это может уменьшить количество догадок в клинической практике и значительно улучшить диагностику, помогая семьям получить доступ к необходимой им поддержке как можно быстрее и точнее."
Доктор Дженис Рэнсон, научный сотрудник Университета Эксетера, добавила: «Мы знаем, что деменция - это состояние, которого очень опасаются. Внедрение машинного обучения в клиники памяти может помочь обеспечить более точный диагноз, уменьшая ненужные страдания, которые может вызвать неправильный диагноз."
Исследователи обнаружили, что машинное обучение работает эффективно, используя информацию о пациентах, обычно доступную в клинике, такую как память и функции мозга, результаты когнитивных тестов и конкретные факторы образа жизни. Теперь команда планирует провести последующие исследования для оценки практического использования метода машинного обучения в клиниках, чтобы оценить, можно ли его развернуть для улучшения диагностики, лечения и ухода за деменцией.
Доктор Роза Санчо, руководитель отдела исследований Alzheimer's Research UK, сказала: «Искусственный интеллект обладает огромным потенциалом для улучшения раннего выявления заболеваний, вызывающих деменцию, и может революционизировать процесс диагностики для людей, обеспокоенных собой или своим близким, у которых проявляются симптомы. значительное улучшение по сравнению с существующими альтернативными подходами и может дать врачам основу для рекомендации изменений образа жизни и выявления людей, которым могла бы быть полезна поддержка или углубленное обследование».
Исследование озаглавлено Шарлоттой Джеймс, Дженис М. Рэнсон, Ричардом Эверсоном и Дэвидом Дж. Ллевеллином «Эффективность алгоритмов машинного обучения для прогнозирования прогрессирования деменции у пациентов клиники памяти». Он опубликован в JAMA Network Open .
Выбор редакции
