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L'approccio novello di apprendimento automatico ha potuto contribuire a predire il rischio di demenza in gente più anziana conoscitivo in buona salute

Un metodo di apprendimento automatico che analizza un gran numero di informazioni di salubrità ha potenziale nella valutazione del rischio di gente più anziana conoscitivo in buona salute per demenza successiva, secondo la ricerca pubblicata nel giornale del morbo di Alzheimer. Il nuovo strumento di valutazione del rischio egualmente presenta il profilo di rischio determinato in un carattere ottico rapidamente interpretabile.

Impedire la demenza è una priorità importante di salute pubblica universalmente ed il lavoro intenso sta conducendo per formulare le efficaci strategie preventive. I cambiamenti sani di stile di vita possono contribuire ad impedire il declino e la demenza conoscitivi, ma la sfida è di individuare nella fase iniziale coloro che è la maggior parte al rischio e di scegliere le misure preventive più pertinenti.

Gli sviluppi recenti nella ricerca di prevenzione di demenza comprendono le grandi registrazioni online di salubrità del cervello, scoperta multinazionale di dati e piattaforme e di prevenzione a prove basate a Internet della divisione. Occupandosi di un gran numero di informazioni di salubrità - “grandi dati„ - è una conseguenza provocatoria di questi sviluppi. L'apprendimento automatico rappresenta un tipo di intelligenza artificiale dove un gruppo di metodi è usato per insegnare ai computer per fare e migliorare le previsioni basate sui grandi gruppi di dati. Questi metodi stanno cominciando appena essere usati nel contesto della prevenzione di demenza.

Un gruppo di medici e degli ingegneri dalla Finlandia e dalla Svezia ha indirizzato queste sfide facendo uso di un approccio novello di apprendimento automatico. Hanno sviluppato un indice analitico di rischio di demenza - uno strumento per la valutazione del rischio della gente di demenza e per l'indicazione delle aree di obiettivo più pertinenti per le misure preventive. Un vantaggio aggiunto dello strumento è la capacità di mostrare i diversi profili di rischio dettagliati di demenza in un formato visivo che è facile da interpretare.

Rischi la demenza preveduta indice analitico dieci anni prima dell'inizio

I dati usati del gruppo di ricerca dagli studi cardiovascolari di fattori di rischio, di invecchiamento e di demenza (CAIDE) intrapresi in Finlandia orientale. I partecipanti di studio erano persone conoscitivo normali di 65-79 anni dalla popolazione finlandese generale che ha subito le valutazioni correlate con la salute dettagliate, compreso la memoria ed altre prove conoscitive. L'indice analitico di rischio di demenza ha eseguito bene nell'identificazione dei profili completi per lo sviluppo di predizione di demenza fino a 10 anni più successivamente. I preannunciatori inclusi principali erano cognizione, fattori vascolari, l'età, reclami soggettivi di memoria e genotipo del apolipoprotein la E (APOE).

I ricercatori concludono che l'indice analitico di rischio potrebbe essere utile per l'identificazione delle persone più anziane che sono la maggior parte al rischio e che possono anche trarre giovamento la maggior parte dagli interventi preventivi. Sottolineano che l'indice analitico di rischio non è significato per la diagnosi di demenza, ma come strumento per aiutare con prendere le decisioni circa le strategie di prevenzione di demenza, cioè a a cui questi dovrebbero essere mirati e che fattori di rischio dovrebbero specificamente essere indirizzati basati sul profilo di rischio visivo.

“I risultati del nostro studio molto stanno promettendo, poichè è la prima volta questo approccio di apprendimento automatico è stato utilizzato per la stima del rischio di demenza in una popolazione in genere conoscitivo normale,„ dice il ricercatore del cavo, Alina Solomon, il MD, PhD, dall'università di Finlandia orientale.

“L'indice analitico di rischio è stato destinato per supportare il processo decisionale clinico e siamo molto entusiasta di esplorazione del suo uso pratico potenziale. Tuttavia, ancora dobbiamo convalidare questo indice analitico di rischio in altre popolazioni fuori della Finlandia. Egualmente dobbiamo studiare se funziona durante i più vecchi di 80 anni della gente e se può riflettere col passare del tempo i cambiamenti nel rischio di demenza, per esempio come risposta agli interventi di stile di vita. Questi sono alcuni dei punti seguenti che ora pianificazione,„ il Dott. Solomon aggiunge.

“I grandi database di informazioni di salubrità contengono molte informazioni apprezzate che sono ancora nascoste parzialmente e sottoutilizzate. I metodi moderni di apprendimento automatico possono essere usati per estrarre i reticoli dei dati che possono essere difficili da osservare appena esaminando i dati dall'occhio. Il nostro obiettivo è stato di individuare i reticoli che predicono se una persona è più probabile ottenere la demenza in futuro. Un altro centro di interesse è stato come presentare tutti questi dati complessi in un modulo semplice per rendere queste tecnologie moderne utili per i clinici ed il grande pubblico interessato alla prevenzione di demenza„, dice Jyrki Lötjönen, PhD, uno dei co-author nello studio ed ufficiale scientifico principale Combinostics srl.