Svake godine se dijagnostikuje deset miliona novih slučajeva demencije, ali prisustvo različitih oblika demencije i simptoma koji se preklapaju mogu zakomplikovati dijagnozu i isporuku efikasnih tretmana. Sada su istraživači sa Univerziteta u Bostonu razvili AI alat koji može da dijagnostikuje deset različitih tipova demencije kao što su vaskularna demencija, demencija Levijevog tela i frontotemporalna demencija, čak i ako se javljaju zajedno.
Istraživači su kreirali multimodalni okvir mašinskog učenja (ML) koji tačno identifikuje specifične patologije koje izazivaju demenciju koristeći uobičajeno prikupljane kliničke podatke, kao što su demografske informacije, medicinska istorija na nivou pacijenta i porodice, upotreba lekova, rezultati neuroloških i neuropsiholoških pregleda i podaci neuroslika, kao što su kao MRI skeniranje. Ovi nalazi se pojavljuju na internetu u Nature Medicine.
„Naš generativni AI alat omogućava diferencijalnu dijagnozu demencije koristeći rutinski prikupljene kliničke podatke, pokazujući njen potencijal kao skalabilnog dijagnostičkog alata za AD i srodne demencije,“ kaže odgovarajući autor Vijaia B. Kolachalama, dr., FAHA, vanredni profesor medicine na Bostonski univerzitet Chobanian & Avedisian School of Medicine.
„Mogućnost generisanja dijagnoze pomoću rutinskih kliničkih podataka postaje sve važnija s obzirom na značajne izazove u pristupu testiranju po zlatnom standardu, ne samo u udaljenim i ekonomski razvojnim regionima i u urbanim zdravstvenim centrima“, dodaje Kolačalama, koji je takođe vanredni profesor računarstva, pridruženi fakultet Hariri instituta za računarstvo, i jedan od osnivača Fakulteta za računarstvo i nauke o podacima na Univerzitetu u Bostonu.
U studiji, multimodalni ML okvir je obučen na podacima od više od 50.000 pojedinaca iz devet različitih globalnih skupova podataka. Model je postigao površinu ispod krive radne karakteristike prijemnika (ROC) od 0,96 u razlikovanju tipova demencije. ROC rezultat može da se kreće od 0 do 1. Ocena od 0,5 označava nasumično nagađanje, a ocena 1 ukazuje na savršen učinak.
Tim je takođe uporedio učinak neurologa i neuroradiologa koji rade sami sa AI alatom i otkrio da AI može povećati tačnost neurologa za više od 26% u svih 10 tipova demencije. Koristeći 100 nasumično odabranih slučajeva, od 12 neurologa je zatraženo da postave dijagnozu i daju ocenu pouzdanosti između 0 i 100. Ovaj rezultat poverenja je zatim uprosečen sa skorom verovatnoće dobijenim pomoću AI alata da bi se dobio rezultat neurologa sa AI-om.
„Nema dovoljno stručnjaka za neurologiju širom sveta, a broj pacijenata kojima je potrebna njihova pomoć brzo raste. Ova neusklađenost stavlja veliki pritisak na sistem zdravstvene zaštite. Verujemo da veštačka inteligencija može pomoći tako što će rano identifikovati ove poremećaje i pomoći lekarima u efikasnijem upravljanju svojim pacijentima, sprečavajući da se bolesti pogoršaju“, kaže Kolačalama.
S obzirom da će se broj slučajeva demencije udvostručiti u narednih 20 godina, istraživači se nadaju da ovaj alat AI može pružiti tačnu diferencijalnu dijagnozu i podržati povećanu potražnju za ciljanim terapijskim intervencijama za demenciju.
