Группа учёных создала алгоритм на основе искусственного интеллекта, который анализирует набор белков в крови и разделяет четыре распространённые причины деменции и нормальное старение мозга. В панель вошли маркёры, связанные с патологией Альцгеймера, повреждением синапсов и нервных клеток, а также с воспалением.
Классификатор обучали и тестировали на данных более 3,200 человек, включая людей с клиническими диагнозами и когнитивно нормальные контрольные группы. Затем модель верифицировали на отдельной группе из 225 человек, у которых при жизни была когнитивная оценка, а после смерти проведена патологоанатомическая экспертиза мозга.
Выходы классификатора хорошо согласовывались с тяжестью патологий в ткани мозга и с клинической картиной; в случаях с одним диагнозом общая диагностическая точность составила 92.3%. Однако перед клиническим применением нужны дополнительные исследования и проверка в разных популяциях. Потенциальные приложения включают подбор пациентов для клинических испытаний и помощь в клинических решениях.
Сложные слова
- алгоритм — последовательность действий для решения задачи
- искусственный интеллект — компьютерная система, имитирующая ум человекаискусственного интеллекта
- маркёр — вещество в крови, указывающее на болезньмаркёры
- патология — изменение ткани, связанное с болезньюпатологией
- повреждение — нарушение или травма клеток или тканейповреждением
- верифицировать — подтвердить правильность данных или результатовверифицировали
- патологоанатомическая экспертиза — исследование тела и органов после смерти
- точность — насколько правильно определён диагноз или результат
- популяция — группа людей по месту проживания или признакупопуляциях
Подсказка: наведите, сфокусируйтесь или нажмите на выделенные слова, чтобы увидеть краткие определения прямо во время чтения или прослушивания.
Вопросы для обсуждения
- Какие преимущества может дать анализ белков в крови по сравнению с патологоанатомической экспертизой?
- Какие трудности могут возникнуть при проверке модели в разных популяциях?
- Как использование такого алгоритма изменит подбор участников для клинических испытаний?
Похожие статьи
ИИ выявляет риск ADHD по медицинским картам
Учёные показали, что искусственный интеллект может по рутинным электронным медицинским картам предсказать риск развития ADHD у детей за годы до диагноза. Инструмент не ставит диагноз, а помогает выделить детей для раннего наблюдения и оценки.
