Bár a demencia kezdete jelentős kihívások elé állítja az egyéneket és az egészségügyi rendszereket, a mesterséges intelligencia területén történt újabb fejlesztések ígéretes lehetőségeket kínálnak a korai előrejelzés és beavatkozás számára. Ez a paradigmaváltás nagyrészt a gépi tanulási alkalmazások demenciával kapcsolatos biomarkerekkel való integrációjának köszönhető, amely pontosabb és korábbi betegségfelismerést tesz lehetővé. A kutatók nagy adatkészleteket használnak fel a minták és biomarkerek azonosítására, amelyeket a gépi tanulási algoritmusok értelmezni tudnak.
A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia új utakat nyit a korai demenciafelismerés és beavatkozás számára.
Például az UCSF csapat gépi tanulást alkalmazott, és 72%-os pontosságot ért el az Alzheimer-kór előrejelzésében a tünetek megjelenése előtt évekkel, klinikai adatok elemzésével. Olyan fontos előrejelző mutatók, mint a magas koleszterinszint és a nőknél jelentkező csontritkulás, lényeges demencia-biomarkereknek bizonyultak. Ezenfelül az olyan génekhez kapcsolódó genetikai adatok integrálása, mint az APOE4 és az MS4A6A, tovább fokozta az előrejelző képességeket. Az Alzheimer-kórban szenvedő betegek közel kétharmada nő, ami kiemeli a nemi különbségek figyelembevételének fontosságát a betegség előrejelző modelljeiben.
Más tanulmányok is alátámasztották ezeket az eredményeket, hangsúlyozva a gépi tanulási alkalmazások robusztusságát a demencia előrejelzésében. Exeterben egy gépi tanulási modell, amelyet 15 307 memóriaklinika páciens adataira alkalmaztak, két év alatt 92%-os előrejelzési pontosságot ért el. Ez a modell mindössze hat változót igényelt, jelentősen csökkentve a téves diagnózis kockázatát és növelve a klinikai hatékonyságot.
Hasonlóképpen, a Boston Egyetem kutatása demonstrálta a beszédmintázatok elemzésének hasznosságát, 78,5%-os pontosságot elérve a kognitív hanyatlás hat éven belüli előrejelzésében. Ez a megközelítés kiemeli a nem invazív, távoli megfigyelési technológiák potenciálját, amelyek a természetes nyelvfeldolgozást hasznosítják.
Az EEG-adatok alkalmazása alvásvizsgálatokban a Mass General Brigham által a demencia előrejelzésének egy újabb határterületét jelenti. Az alvás közbeni agyi aktivitást felhasználó gépi tanulási modelljük 85%-os pontosságot ért el a kognitív károsodás előrejelzésében. Az EEG-biomarkerek előrejelző ereje alvás közben korábbi beavatkozásokat tehet lehetővé, potenciálisan késleltetve a demenciával kapcsolatos állapotok előrehaladását.
Ezenfelül a kognitív tesztek és az MRI-felvételek integrálása a Cambridge-i kutatók által egy olyan MI-eszközt eredményezett, amely 80%-os pontossággal jelzi előre az Alzheimer-kór előrehaladását három éven belül, ami jelentős javulás a meglévő módszerekhez képest.
Ezek a fejlesztések a szélesebb körű egészségügyi trendet tükrözik a precíziós orvoslás felé, ahol az egyéni adatminták alapján történik a célzott beavatkozás. A gépi tanulási modellek keresztvizsgálata és összehasonlítása aláhúzza azok fölényét a hagyományos diagnosztikai technikákkal szemben.
References
- https://www.ucsf.edu/news/2024/02/427131/how-ai-can-help-spot-early-risk-factors-alzheimers-disease
- https://www.insideprecisionmedicine.com/topics/precision-medicine/ai-better-at-predicting-alzheimers-disease-progression-in-dementia-patients-than-clinical-tests/
- https://www.bu.edu/articles/2024/new-ai-program-could-predict-alzheimers-disease/
- https://www.genengnews.com/topics/artificial-intelligence/ai-predicts-which-individuals-will-develop-dementia-within-two-years/
- https://www.vice.com/en/article/ai-can-predict-dementia-years-before-you-have-any-symptoms/
