Nhóm do Carlos Cruchaga tại Washington University School of Medicine in St. Louis phát triển một bộ phân loại dựa trên AI, mục tiêu là tạo xét nghiệm rẻ tiền và không xâm lấn phản ánh sinh học phức tạp của lão hóa và thoái hóa thần kinh. Họ chọn một bộ gồm 15 protein trong máu làm dấu ấn, bao gồm các dấu ấn đã được xác thực của bệnh lý Alzheimer cùng các protein liên quan tới tổn thương synapse, tổn thương thần kinh và viêm.
Bộ phân loại được huấn luyện và kiểm thử trên dữ liệu protein máu từ hơn 3,200 cá nhân do các trung tâm của WashU thu thập. Hiệu năng sau đó được xác thực trên một nhóm riêng gồm 225 người đã được đánh giá nhận thức khi còn sống và khám não khi giải phẫu tử thi; kết quả khớp với gánh nặng bệnh lý trong mô não và với biểu hiện lâm sàng. Độ chính xác chẩn đoán tổng thể là 92.3% đối với các trường hợp chỉ có một chẩn đoán thoái hóa thần kinh.
Xét nghiệm hiện chưa dùng trong lâm sàng; cần xác thực thêm trên quần thể lớn hơn, đa dạng hơn và theo dõi tiến cứu để đánh giá khả năng dự đoán tiến triển và vai trò hướng dẫn điều trị.
Từ khó
- bộ phân loại — công cụ dùng để chia dữ liệu thành nhóm
- dấu ấn — chất hoặc chỉ số giúp nhận biết bệnhcác dấu ấn
- thoái hóa thần kinh — tình trạng tổn thương và mất chức năng thần kinh
- huấn luyện — quá trình học máy từ dữ liệuđược huấn luyện
- xác thực — kiểm tra để xác nhận điều gì đó đúngđược xác thực
- độ chính xác — tỷ lệ kết quả đúng so với thực tế
- chẩn đoán — xác định bệnh dựa trên triệu chứng hoặc xét nghiệm
Mẹo: di chuột, dùng phím Tab hoặc chạm vào các từ được tô sáng trong bài để xem định nghĩa nhanh ngay khi bạn đọc hoặc nghe.
Câu hỏi thảo luận
- Bạn nghĩ ưu điểm của một xét nghiệm máu không xâm lấn so với các phương pháp khác là gì?
- Theo bài, những bước xác thực thêm nào cần thực hiện trước khi xét nghiệm có thể dùng trong lâm sàng?
- Bạn có lo ngại gì khi sử dụng AI để hỗ trợ chẩn đoán bệnh không? Vì sao?
Bài viết liên quan
Phân tích mạng xã hội giúp cảnh báo sớm dòng di cư trong khủng hoảng
Nghiên cứu trên EPJ Data Science cho thấy phân tích bài đăng mạng xã hội có thể cung cấp cảnh báo sớm về di cư trong xung đột và thiên tai. Nghiên cứu dùng gần 2 triệu bài đăng trên X và ba trường hợp: Ukraine, Sudan, Venezuela.
