Zgodnje diagnosticiranje s pomočjo AI pomeni tudi zgodnje posege, posledično pa manj dragih diagnostičnih postopkov.
Raziskovalci z Oddelka za psihologijo Univerze v Cambridgeu so razvili nov model umetne inteligence, ki presega trenutne klinične teste pri napovedi napredovanja Alzheimerjeve bolezni.
Model uporablja kognitivne teste in MRI skeniranje, da lahko napove, ali bodo posamezniki z blagimi kognitivnimi motnjami razvili Alzheimerjevo bolezen. Zgodnje diagnosticiranje pomeni tudi zgodnje posege, posledično pa manj dragih diagnostičnih postopkov.
V Raziskavi je sodelovalo 1000 posameznikov, model pa je z 82-odstotno natančnostjo identificiral tiste, ki bodo razvili Alzheimerjevo bolezen v treh letih, in z 81-odstotno natančnostjo tiste, ki je ne bodo razvili in to zgolj na podlagi kognitivnih testov in MRI skeniranj.
Model omogoča razvrščanje bolnikov z Alzheimerjevo boleznijo v tri kategorije glede na predvideno hitrost napredovanja bolezni, kar je bilo potrjeno s šestletnimi podatki spremljanja.
Robustnost algoritma je bila potrjena z uporabo neodvisnih podatkov skoraj 900 posameznikov iz različnih klinik, kar dokazuje njegovo uporabnost v resničnih kliničnih okoljih.
Višja avtorica z Oddelka za psihologijo Univerze v Cambridgeu, profesorica Zoe Kourtzi je dejala: “Ustvarili smo orodje, ki je kljub uporabi zgolj podatkov iz kognitivnih testov in MRI skeniranj veliko bolj občutljivo kot trenutni pristopi pri napovedovanju ali bo nekdo napredoval od blagih simptomov do Alzheimerjeve bolezni – in če bo ali bo napredovanje hitro ali počasno.
To ima potencial znatno izboljšati dobro počutje bolnikov, saj nam pokaže, kateri ljudje potrebujejo najbolj skrbno oskrbo, hkrati pa odstranjuje tesnobo pri tistih bolnikih, za katere napovedujemo, da bodo ostali stabilni.”
V prihodnosti namerava raziskovalna ekipa razširiti uporabo modela na druge oblike demence in vključiti dodatne vrste podatkov, npr rezultate krvnih testov.
