Naujas tyrimas: Neinvaziniai testai numato Alzheimerio ir demencijos riziką

Nauji tyrimai rodo, kad technologijos pažanga leidžia programinei įrangai numatyti asmens riziką susirgti Alzheimerio liga ir su ja susijusiomis demencijomis iš informacijos, gautos įprastų gydytojų vizitų metu.

Atradimas yra svarbus, nes tai yra nebrangus, netrukdantis būdas nustatyti lėtinę ligą, kuri dažnai sutrikdo tiek asmens, tiek jo šeimos gyvenimą.

Indianos universiteto Regenstrief instituto ir „Merck“ mokslininkai sukūrė ir išbandė algoritmus naudodamiesi elektroninių medicinos įrašų duomenimis. Naujas įvykis yra svarbus, nes mažiausiai 50% vyresnio amžiaus pirminės sveikatos priežiūros pacientų, gyvenančių Alzheimerio liga ir su ja susijusiomis demencijomis, niekada negauna diagnozės.

Ir dar daugiau žmonių su simptomais gyvena dvejus ar penkerius metus, kol jiems diagnozuojama. Šiuo metu demencijos rizikos nustatymo tyrimai yra invaziniai, daug laiko reikalaujantys ir brangūs.

„Puikus dalykas, susijęs su šiuo metodu, yra tas, kad jis yra pasyvus ir suteikia panašų tikslumą, kaip ir šiuo metu naudojami įkyresni testai“, - sakė pagrindinis tyrėjas Malazas Boustani, MD, MPH, mokslininkas iš Regenstrief instituto ir Indianos universiteto profesorius. Medicinos mokykla.

„Tai yra nebrangus, keičiamo dydžio sprendimas, kuris gali duoti didelę naudą pacientams ir jų šeimoms, padėdamas jiems pasirengti galimybei gyventi su demencija ir suteikiant jiems galimybę imtis veiksmų“.

Tyrėjų grupė, į kurią taip pat pateko mokslininkai iš Džordžijos valstijos, Alberto Einšteino medicinos koledžo ir „Solid Research Group“, neseniai paskelbė išvadas apie du skirtingus mašininio mokymosi metodus.

Vienas straipsnis, paskelbtas Amerikos geriatrijos draugijos leidinys, išanalizavo natūralios kalbos apdorojimo algoritmo rezultatus. Šioje technikoje mašininio mokymosi metodai nustatomi analizuojant pavyzdžius.

Susijęs požiūris, aptartas Dirbtinis intelektas medicinoje straipsnyje, pasidalijo modelio, kuriame naudojamas sprendimų medžių ansamblis, rezultatais. Abu metodai parodė panašų tikslumą, numatant demencijos atsiradimą per vienerius ir trejus metus nuo diagnozės.

Siekdami apmokyti algoritmus, mokslininkai rinko duomenis apie pacientus iš Indianos ligonių tinklo. Modeliuose buvo naudojama informacija apie receptus ir diagnozes, kurios yra struktūriniai laukai, taip pat medicininės pastabos, kurios yra laisvas tekstas, siekiant numatyti demencijos atsiradimą.

Tyrėjai nustatė, kad vertingiausi laisvo teksto užrašai padėjo nustatyti žmones, kuriems gresia ši liga.

"Šis tyrimas yra įdomus, nes jis gali suteikti reikšmingos naudos pacientams ir jų šeimoms", - sakė mokslų daktaras Patrickas Monahanas, IU medicinos mokyklos autorius ir „Regenstrief“ filialas.

„Gydytojai gali mokyti elgesio ir įpročių, kad padėtų pacientams įveikti simptomus ir gyventi geresnę gyvenimo kokybę“.

Zina Ben Miled, mokslų daktarė, MS, Purdue inžinerijos ir technologijos mokyklos tyrimo autorė paaiškina: „Ankstyvas rizikos nustatymas suteikia galimybę gydytojams ir šeimoms sudaryti priežiūros planą. Iš patirties žinau, kokia našta gali būti sprendžiant demencijos diagnozę. Šio tyrimo langas yra toks svarbus, kad padėtų pagerinti pacientų ir jų šeimų gyvenimo kokybę “.

Be naudos šeimoms, šie metodai taip pat gali žymiai sutaupyti pacientų ir sveikatos sistemų sąnaudas. Jie pakeičia brangių tyrimų poreikį ir leidžia gydytojams patikrinti visas populiacijas, kad būtų galima nustatyti labiausiai rizikuojančius. Atidėjus simptomų atsiradimą, taip pat sutaupoma daug pinigų gydymui.

Kitas žingsnis yra įdiegti šiuos mašininio mokymosi algoritmus realaus gyvenimo klinikose, siekiant patikrinti, ar jie padeda nustatyti daugiau tikrų demencijos atvejų, ir sužinoti, kaip jie daro įtaką paciento norui tęsti rezultatus.

Šaltinis: Regenstrief institutas