Нейросеть диагностирует болезнь Альцгеймера с беспрецедентной точностью

Благодаря анализу изображений сканирования мозга с помощью фМРТ, полученных от 138 человек, новый алгоритм достиг точности свыше 99%. Исследователи сообщают, что он показал лучшие результаты с точки зрения точности, чувствительности и специфичности, чем все существующие методы.

В частности, такой подход позволяет выявить признаки умеренного когнитивного нарушения или MCI — шага между когнитивным снижением (обычно связанным со старением) и болезнью Альцгеймера. Часто MCI не сопровождается какими-либо физическими симптомами, которые можно обнаружить.

Важно отметить, что MCI не всегда означает болезнь Альцгеймера, но это важный потенциальный индикатор болезни в будущем.

Хотя «ручной» анализ МРТ на наличие признаков MCI и проводится, люди далеко не так быстры и надежны, как методы глубокого обучения, которые учатся на обширных базах данных, а затем применяют эти знания к новым данным благодаря сложному алгоритму.

«Современная обработка сигналов позволяет делегировать обработку изображений машине, которая может выполнять ее быстрее человека и при том достаточно точно», — пояснил Ритис Маскелюнас, профессор информатики Каунасского технологического университета (KTU) в Литве.

«Конечно, мы не осмеливаемся утверждать, что медицинский работник должен полагаться на какой-либо алгоритм на все 100%в. Думайте о машине как о роботе, способном выполнять самую утомительную задачу по сортировке данных и поиску функций».

После того, как компьютерное программное обеспечение выявит потенциальные случаи заболеваний, специалисты смогут посмотреть их и провести собственный анализ, чтобы подтвердить или опровергнуть предположение машины. Более ранний диагноз означает более раннее лечение, даже если мы еще не открыли способ полностью остановить болезнь Альцгеймера.

Модель ИИ, описанная в этом новом исследовании, основана на существующей нейронной сети ResNet18. Модифицированная система смогла разделить сканирование мозга на шесть категорий, от здоровых людей до явных проявлений болезни Альцгеймера. «Хотя это не первая попытка диагностировать раннее начало болезни Альцгеймера на основе аналогичных данных, наш главный прорыв — это точность алгоритма», — говорит Маскелиунас.

Для обучения модели были использованы 78000 сканов мозга пациентов с разной тяжестью заболевания – и, возможно, в будущем тот же подход можно будет применить и к ряду других патологий.