SI przewiduje, kto zachoruje na demencję z 92% dokładnością

Wykorzystując wybrane techniki uczenia maszynowego, naukowcy z Uniwersytetu w Exeter z 92% dokładnością przewidzieli, kto w ciągu najbliższych 2 lat zachoruje na demencję. Sztuczna inteligencja pomaga także wykryć błędnie postawione diagnozy oraz ich wewnętrzne niespójności. Badanie zostało przeprowadzone na podstawie danych zebranych od ponad 15 tysięcy pacjentów.

Zmiany degeneracyjne, które zakłócają prawidłowe funkcjonowanie człowieka, oddziałują (m.in.) na pamięć, zdolności intelektualne, motorykę czy też na sferę społeczno-emocjonalną. Gdy nabiorą one na sile, określane bywają mianem demencji. Choroba ta nazywana jest otępieniem, ponieważ odznacza się licznymi zaburzeniami wyższych czynności korowych w mózgu i ma postępujący przebieg, najczęściej o charakterze przewlekłym.

Demencja dotyczy około 1% populacji ogólnej. Jednakże, jak się okazuje, przy użyciu sztucznej inteligencji (SI) jesteśmy w stanie przewidzieć z 92% dokładnością, u których osób uczęszczających do tzw. klinik pamięci demencja rozwinie się w ciągu najbliższych 2 lat. Dowiodło tego nowe badanie naukowców z Uniwersytetu w Exeter (Wielka Brytania), przeprowadzone na podstawie danych zebranych od ponad 15300 pacjentów mieszkających w Stanach Zjednoczonych.

Dzięki wybranym technikom uczenia maszynowego badacze byli w stanie odkryć konkretne wzorce przewidujące, kto jest najbardziej narażony na ryzyko wystąpienia demencji, a u kogo ta forma nie powinna się rozwinąć, mimo początkowego osłabienia funkcji poznawczych (co jednocześnie nie jest jedyną przesłanką diagnostyczną choroby). Badanie wykazało, że SI potrafi także wykryć źle postawione diagnozy.

Naukowcy odkryli w ten sposób, że dzięki danym zbieranym rutynowo w klinikach, czyli na bazie informacji odnoszących się do funkcjonowania mózgu, w tym pamięci, a także wynikających z testów sprawdzających funkcje poznawcze i określone czynności motoryczne, można przewidzieć wspomnianą chorobę lub jej prawdopodobny brak.

Odkrycie jednoznacznie podsumował kierownik zespołu badawczego, profesor David Llewellyn: - Jesteśmy teraz w stanie nauczyć komputery dokładnego przewidywania, u kogo rozwinie się demencja w ciągu dwóch lat. Jesteśmy również podekscytowani tym, że nasze zastosowanie uczenia maszynowego było w stanie zidentyfikować pacjentów, którzy mogli zostać błędnie zdiagnozowani. Może to zmniejszyć domysły w praktyce klinicznej i znacznie poprawić ścieżkę diagnostyczną, pomagając rodzinom uzyskać potrzebne wsparcie tak szybko i dokładnie, jak to możliwe.

Źródła: University of Exeter/ Science Daily/ alzheimergorno.pl/ NETZwerk Demenz, Informacje na temat demencji [dostęp online]/ zdrowie.pap.pl/ Ch. James, J. M. Ranson, R. Everson, D. J. Llewellyn, Performance of Machine Learning Algorithms for Predicting Progression to Dementia in Memory Clinic Patients, JAMA Network Open, 2021, nr 2 (12), doi.: 10.1001/jamanetworkopen.2021.36553.