Aviso: Esta página é uma tradução automática da página original em inglês. Por favor note uma vez que as traduções são geradas por máquinas, não tradução tudo será perfeita. Este site e suas páginas da Web destinam-se a ler em inglês. Qualquer tradução deste site e suas páginas da Web pode ser imprecisas e imprecisos no todo ou em parte. Esta tradução é fornecida como uma conveniência.

A aproximação nova da aprendizagem de máquina podia ajudar a prever o risco da demência em povos mais idosos cognitiva saudáveis

Um método da aprendizagem de máquina que analisa grandes quantidades de informação da saúde tem o potencial em avaliar o risco de povos mais idosos cognitiva saudáveis para uma demência mais atrasada, de acordo com a pesquisa publicada no jornal da doença de Alzheimer. A ferramenta nova da avaliação de risco igualmente apresenta o perfil de risco individual em um formulário visual rapidamente interpretable.

Impedir a demência é uma prioridade principal da saúde pública no mundo inteiro, e o trabalho intenso está sendo conduzido para formular estratégias preventivas eficazes. As mudanças saudáveis do estilo de vida podem ajudar a impedir a diminuição e a demência cognitivas, mas o desafio é detectar cedo naqueles que são o mais em risco e escolher as medidas preventivas as mais relevantes.

As revelações recentes na pesquisa da prevenção da demência incluem grandes registros em linha da saúde do cérebro, descoberta multinacional dos dados e plataformas, e da prevenção experimentações Internet-baseadas da partilha. Tratar as grandes quantidades de informação da saúde - “dados grandes” - é uma conseqüência desafiante destas revelações. A aprendizagem de máquina representa um tipo de inteligência artificial onde um grupo de métodos é usado para ensinar computadores para fazer e melhorar as previsões baseadas em grandes conjunto de dados. Estes métodos apenas estão começando ser usados no contexto da prevenção da demência.

Uma equipe de médicos e coordenadores de Finlandia e Suécia endereçou estes desafios usando uma aproximação nova da aprendizagem de máquina. Desenvolveram um deslocamento predeterminado do risco da demência - uma ferramenta para avaliar o risco do pessoa de demência e para indicar as áreas de alvo as mais relevantes para medidas preventivas. Uma vantagem adicionada da ferramenta é a capacidade para mostrar perfis de risco individuais detalhados da demência em um formato visual que seja fácil de interpretar.

Arrisque a demência prevista deslocamento predeterminado dez anos antes do início

Os dados usados equipa de investigação do estudo cardiovascular dos factores de risco, do envelhecimento e da demência (CAIDE) conduzido em Finlandia oriental. Os participantes do estudo eram indivíduos cognitiva normais envelhecidos 65-79 anos da população finlandesa geral que se submeteu a avaliações saúde-relacionadas detalhadas, incluindo a memória e outros testes cognitivos. O deslocamento predeterminado do risco da demência executou bem em identificar perfis detalhados para a revelação de predição da demência até 10 anos mais tarde. Os predictors incluídos principais eram cognição, factores vasculares, idade, queixas subjetivas da memória e genótipo do apolipoprotein E (APOE).

Os pesquisadores concluem que o deslocamento predeterminado do risco poderia ser útil para identificar uns indivíduos mais velhos que sejam o mais em risco, e que possam igualmente tirar proveito a maioria das intervenções preventivas. Sublinham que o deslocamento predeterminado do risco não está significado para o diagnóstico da demência, mas como uma ferramenta para ajudar com factura de decisões sobre estratégias da prevenção da demência, isto é a quem estes devem ser visados, e que factores de risco devem especificamente ser endereçados baseados no perfil de risco visual.

“Os resultados de nosso estudo são muito prometedores, porque é a primeira vez esta aprendizagem de máquina que a aproximação estêve usada calculando o risco da demência em uma população geral cognitiva normal,” diz o pesquisador do chumbo, Alina Solomon, DM, PhD, da universidade de Finlandia oriental.

“O deslocamento predeterminado do risco foi projectado apoiar a tomada de decisão clínica, e nós somos muito afiados em explorar seu uso prático potencial. Contudo, nós ainda precisamos de validar este deslocamento predeterminado do risco em outras populações fora de Finlandia. Nós igualmente precisamos de investigar se trabalha anos mais velhos dos povos em uns de 80, e se pode monitorar mudanças no risco da demência ao longo do tempo, por exemplo como uma resposta às intervenções do estilo de vida. Estes são alguns dos passos seguintes que nós estamos planeando agora, o” Dr. Solomon adiciona.

As “grandes bases de dados da informação da saúde contêm muita informação valiosa que é ainda escondida em parte e explorada insuficientemente. Os métodos modernos da aprendizagem de máquina podem ser usados para extrair testes padrões dos dados que podem ser difíceis de observar apenas olhando os dados pelo olho. Nosso objetivo foi detectar os testes padrões que prevêem se uma pessoa é mais provável obter no futuro a demência. Uma outra área de interesse foi como apresentar todos estes dados complexos em um formulário simples para fazer estas tecnologias modernas úteis para clínicos e interessado público geral na prevenção da demência”, diz Jyrki Lötjönen, PhD, um dos co-autores no estudo e oficial científico principal Combinostics Ltd.