Süni intellekt Altsheymir xəstəliyinin inkişafını proqnozlaşdırmada klinik testlərdən üstün gəlir.
Kembric alimləri, demansiyanın erkən əlamətləri olan insanların sabit qalacaq, yoxsa Altsheymir xəstəliyinə yiyələnəcəkini proqnozlaşdıra bilən süni intellekt (AI) aləti yaratmışlar. Bu alət beş hallardan dördündə dəqiqdir.
Bu yeni yanaşma, bahalı və invaziv testlərin ehtiyacını azalda bilər, erkən müalicə nəticələrini yaxşılaşdırır. Yaşam tərzi dəyişikliyi və ya yeni dərmanlar kimi erkən müdaxilələr bu mərhələdə ən effektivdir.
Demansiya qlobal səhiyyə problemi olaraq 55 milyondan artıq insana təsir edir və illik 820 milyard dollar xərcləyir. Növbəti 50 il ərzində halların sayının üç dəfə artacağı gözlənilir.
Altsheymir xəstəliyi demansiyanın əsas səbəbidir, halların 60–80%-ni təşkil edir. Erkən aşkar olunma effektli müalicə üçün çox vacibdir, lakin cari metodlar çox vaxt invaziv və bahalı testlərlə, məsələn, pozitron emisiya tomoqrafiyası (PET) skanları və ya bel punktyurası ilə bağlıdır, bunlar isə həmişə əlçatan olmaya bilər.
Bu məhdudiyyətlər səbəbindən, xəstələrin üçdə biri səhv diaqnoz edilə bilər və ya effektli müalicə üçün gec diaqnoz edilə bilər.
Kembric Universitetinin Psixologiya Departamentinin bir qrupu, yüngül yaddaş problemləri olan fərdlərin Altsheymir xəstəliyinə nə qədər sürətlə irəliləyəcəyini proqnozlaşdıran maşın öyrənmə modeli inkişaf etdirmişdir. Onların tədqiqatı, eClinicalMedicine jurnalında dərc edilmişdir və bu modelin mövcud klinik diaqnostik alətlərdən daha dəqiq olduğunu göstərir.
Tədqiqatçılar, ABŞ-da 400-dən çox iştirakçıdan alınan aşağı xərcli, invaziv olmayan müalicə məlumatları, o cümlədən kognitiv testlər və beyin atrofi göstərən MRT skanları istifadə edərək modelleni yaratmışlar.
Sonra bu modeli ABŞ-dan 600-dən çox iştirakçı və Birləşmiş Krallıqla Sinqapurdan 900 insanın real dünya məlumatları ilə sınaqdan keçirmişlər.
Alqoritm, sabit yüngül kognitiv pozuntuya malik insanlar ilə üç il ərzində Altsheymir xəstəliyinə yiyələnəcək şəxsləri fərqləndirə bilmişdir. Bu model, Altsheymir xəstəliyinə yiyələnəcək fərdləri 82% hallarda, yiyələnməyəcək olanları isə 81% hallarda doğru müəyyən etmişdir, yalnız kognitiv testlər və MRT skanları istifadə edərək.
Bu alqoritm cari metodlara nisbətən üç dəfə daha dəqiqdir, səhv diaqnoz edilmə ehtimallarını azaldır.
Bu model tədqiqatçılara Altsheymir xəstəliyi olan insanları üç qrupa ayırmağa imkan tanıdı: simptomları sabit qalacaq insanlar (təxminən 50%), yavaş irəliləyəcək insanlar (təxminən 35%) və sürətlə irəliləyəcək insanlar (qalan 15%).
Bu proqnozlar altı il ərzində izləmə məlumatları ilə təsdiqlənmişdir. Bu erkən tanıma, yeni müalicələrin tətbiqi və sürətlə irəliləyən xəstələrin yaxından izlənməsi üçün çox vacibdir.
Simptomları sabit qalan 50% üçün model, onların problemlərinin narahatlıq və ya depressiya kimi digər səbəblərlə bağlı ola biləcəyini, və fərqli klinik yolları izləyə biləcəyini təklif edir.
Kembric Universitetindən professor Zoe Kourtzi dedi: “Biz yalnız kognitiv testlər və MRT skanlarından istifadə edən, lakin birinin Altsheymir xəstəliyinə irəliləyib irəliləməyəcəyini və nə sürətlə irəliləyə biləcəyini proqnozlaşdırmada cari metodlardan daha həssas olan bir alət inkişaf etdirmişik.”
“Bu, xəstələrin baxımını əhəmiyyətli dərəcədə yaxşılaşdıra bilər, hansıların yaxından izlənməsinə ehtiyac olduğunu göstərir və sabit qalacağı gözlənilən insanlar üçün narahatlığı azaldır. Həmçinin, lazımsız testlərə olan ehtiyacı azaldır.”
Alqoritm, Birləşmiş Krallıq və Sinqapurda xatirə klinikalarından 900-dən çox insanın məlumatları ilə təsdiqlənmişdir və real dünya klinik mühitlərində istifadə oluna biləcəyini göstərir.
CPFT-də Honorary Məsləhət Psixiatri olan Dr. Ben Underwood, yaşlı insanlarda yaddaş problemləri ilə bağlı qeyri-müəyyənliyin azaldılmasının vacibliyini vurğuladı, bu məsələlər narahatlıq və narazılıq yarada bilər.
Professor Kourtzi, demansiya ilə mübarizədə erkən aşkar etmə və müdaxilə üçün daha yaxşı alətlərə ehtiyac olduğunu qeyd etdi. Komanda, modellərini digər demansiya növləri və qan testi markerləri kimi fərqli məlumat növlərinə genişləndirməyə niyyətlidir.
“Bizim məqsədimiz, AI alətimizi istifadə edərək, klinisistlərin doğru xəstələri doğru diaqnostik və müalicə yollarına doğru zamanda təyin etmələrinə kömək etməkdir,” dedi professor Kourtzi. “Bu, demansiyanın müalicəsi üçün yeni dərmanların kəşfini sürətləndirə bilər.”
Məlumat mənbəyi:
Reallıq klinik mühitlərində erkən demansiya proqnozu üçün güclü və izah olunan AI ilə rəhbər marker. [eClinicalMedicine (2024)]. DOI: 10.1016/j.eclinm.2024.102725
