مرض الزهايمر: الذكاء الاصطناعي يتنبأ بالظهور

By | نوفمبر 8، 2018

يمكن لأداة الذكاء الاصطناعي التي يتم تدريسها لتحليل فحوصات الدماغ أن تتنبأ بدقة بمرض الزهايمر قبل عدة سنوات من التشخيص.

استخدم الباحثون ماسحات PET لتدريب خوارزمية التعلم العميق للتنبؤ بعلامات مرض الزهايمر

استخدم الباحثون ماسحات PET لتدريب خوارزمية التعلم العميق للتنبؤ بعلامات مرض الزهايمر

التصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني (PET)

استخدم الباحثون التصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني (PET) لتدريب خوارزمية التعلم العميق للتنبؤ بعلامات مرض الزهايمر.

يقترح الفريق المسؤول أنه بعد التحقق من الصحة الجديد ، يمكن أن تساعد الأداة بشكل كبير في الكشف المبكر عن مرض الزهايمر ، مما يتيح الوقت للعلاجات لتأخير المرض بشكل أكثر فعالية.

استخدم الباحثون ، من جامعة كاليفورنيا في سان فرانسيسكو ، صور التصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني (PET) لأدمغة 1.002 للأشخاص لتدريب خوارزمية التعلم العميق.

استخدموا نسبة 90 من الصور لتعليم الخوارزمية كيفية اكتشاف خصائص مرض الزهايمر ونسبة 10 المتبقية للتحقق من أدائها.

ثم اختبروا الخوارزمية على صور PET لأدمغة أشخاص آخرين في 40. من هذه ، تنبأت الخوارزمية بدقة عن الأفراد الذين سيحصلون على تشخيص نهائي لمرض الزهايمر. في المتوسط ​​، حدث التشخيص بعد أكثر من 6 سنوات من الفحص.

المادة ذات الصلة> السم البيئي يمكن القيام به ، وأشكال أخرى من مرض الزهايمر والخرف

En un artículo sobre los hallazgos, publicado recientemente por la revista Radiology, el equipo describe cómo el algoritmo «alcanzó una especificidad del 82 por ciento con una sensibilidad del 100 por ciento, un promedio de 75.8 meses antes del diagnóstico final».

«Nos sentimos muy complacidos», dice el coautor Dr. Jae Ho Sohn, que trabaja en el departamento de radiología e imagen biomédica de la universidad, «con el rendimiento del algoritmo».

«Fue capaz de predecir cada caso que avanzó a la enfermedad de Alzheimer», agrega.

مرض الزهايمر وصور PET

إن التشخيص المبكر والأكثر دقة لن يفيد المتضررين فحسب ، بل يمكن أن يوفر أيضًا الملايين من الرعاية الطبية والتكاليف ذات الصلة مع مرور الوقت.

مع تقدم مرض الزهايمر ، تتغير الطريقة التي تستخدم بها خلايا المخ الجلوكوز. يتجلى هذا التغيير في استقلاب الجلوكوز في نوع من صورة PET التي تتعقب امتصاص شكل مشع من الجلوكوز تسمى 18F-fluorodeoxyglucose (FDG).

من خلال إعطاء تعليمات حول ما يجب البحث عنه ، تمكن العلماء من تدريب خوارزمية التعليم العميق لتقييم صور PET مع FDG للكشف عن العلامات المبكرة لمرض الزهايمر.

El aprendizaje profundo «se enseña a sí mismo»

قام الباحثون بتدريس الخوارزمية بمساعدة المزيد من صور 2,109 FDG PET لأدمغة 1,002 للأفراد. كما استخدموا بيانات أخرى من مبادرة التصوير العصبي لأمراض الزهايمر.

المادة ذات الصلة> قد يسمح اختبار اللعاب الجديد بالكشف المبكر عن مرض الزهايمر

استخدمت الخوارزمية التعلم العميق ، وهو نوع معقد من الذكاء الاصطناعي يتضمن التعلم من خلال الأمثلة ، على غرار طريقة تعلم البشر.

El aprendizaje profundo permite que el algoritmo se «enseñe a sí mismo» qué buscar al detectar diferencias sutiles entre las miles de imágenes.

كانت الخوارزمية جيدة جدًا ، إن لم تكن أفضل ، من الخبراء البشر في تحليل صور PET باستخدام FDG.

Los autores señalan que «en comparación con los lectores de radiología, el modelo de aprendizaje profundo se desempeñó mejor, con significación estadística, al reconocer a los pacientes que tendrían un diagnóstico clínico de enfermedad de Alzheimer».

التطورات المستقبلية

يحذر الدكتور سون من أن الدراسة كانت صغيرة وأن النتائج يجب أن تخضع الآن للتحقق من الصحة. سيشمل ذلك استخدام مجموعات بيانات أكبر والمزيد من الصور الملتقطة بمرور الوقت للأشخاص في مختلف العيادات والمؤسسات.

في المستقبل ، يمكن أن تكون الخوارزمية إضافة مفيدة إلى صندوق أدوات اختصاصي الأشعة وتحسين فرص العلاج المبكر لمرض الزهايمر.

يخطط الباحثون أيضًا لإدراج أنواع أخرى من التعرف على الأنماط في الخوارزمية.

إن التغيير في استقلاب الجلوكوز ليس هو السمة الوحيدة لمرض الزهايمر ، وهذا ما يفسر الباحث المشارك في الدراسة يونجهو سيو ، الأستاذ في قسم الأشعة والتصوير الطبي الحيوي. ويضيف أن تراكم البروتين غير الطبيعي يميز هذا المرض أيضًا.

» Si la FDG PET con inteligencia artificial puede predecir la enfermedad de Alzheimer tan pronto, la imagen de PET de la placa beta-amiloide y de la proteína tau puede agregar otra dimensión de poder predictivo importante».

البروفيسور يونجهو سيو

المادة ذات الصلة> يمكن أن يفسر الحلأ 50 في المئة من حالات مرض الزهايمر

[توسيع العنوان = »المراجع"]

  1. حرية الوصول إلى Neuroradiology نموذج التعلم العميق للتنبؤ تشخيص مرض الزهايمر باستخدام PET مع 18F-FDG من الدماغ https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.2018180958

[/وسعت]


المؤلف: الدكتور ليزبث

الدكتورة ليزبيث بلير هي خريجة طبية وأخصائية تخدير وتدربت في كلية الطب في الفلبين. كما حصلت على شهادة في علم الحيوان وبكالوريوس في التمريض. عملت عدة سنوات في مستشفى حكومي كمسؤول تدريب في برنامج الإقامة في التخدير وأمضت سنوات في عيادة خاصة في هذا التخصص. تدرب في أبحاث التجارب السريرية في مركز التجارب السريرية في كاليفورنيا. هي باحثة وكاتبة محترفة في المحتوى تحب كتابة المقالات الطبية والصحية ومراجعات المجلات والكتب الإلكترونية والمزيد.

التعليقات مغلقة.