L'AI a pu aider les découvertes tôt d'Alzheimer d'endroit à étudier

L'artificial intelligence (AI) peut bientôt être employé pour trouver la maladie d'Alzheimer tôt au cours de la maladie disent des chercheurs. Les résultats de l'enquête étaient publiés dans la dernière question de la radiologie de tourillon.

Les chercheurs de l'Université de Californie à San Francisco, conduit une petite mais significative étude où ils ont employé un programme informatique autoprogrammé pour regarder les échographies de cerveau des participants. Le programme informatique a été conçu pour trouver les premiers signes de la maladie neurodegenerative - Alzheimer. Ces caractéristiques étaient habituellement trop minutieuses et subtiles pour que les yeux humains les repèrent. Les résultats ont indiqué que le programme pourrait trouver des signes de maladie d'Alzheimer dans 40 patients six ans (moyenne 75,8 mois) avant que les sympt40mes de la maladie se soient manifestés et la maladie pourrait être formellement diagnostiquée.

L'équipe a écrit, « il y a une reconnaissance large qu'apprendre profond peut aider à adresser la complexité et le volume croissants de caractéristiques de représentation, ainsi que les compétences variables des médecins qualifiés de représentation. L'application de la technologie d'apprentissage automatique aux configurations complexes des découvertes, comme ceux trouvés à la représentation fonctionnelle d'ANIMAL FAMILIER du cerveau, commence seulement à être explorée. Nous avons présumé que l'algorithme apprenant profond pourrait trouver les caractéristiques ou les configurations qui ne sont pas évidentes sur l'examen clinique normal des images et améliorer de ce fait la catégorie diagnostique finale des personnes. »

« L'algorithme apprenant profond » développé par l'équipe a été formé en lui montrant 2109 échographies d'ANIMAL FAMILIER de F-FDG (ou tomographie d'émission de positons de fluorodeoxyglucose de fluor 18 (18F)) de 1.002 patients. Ces échographies d'ANIMAL FAMILIER peuvent trouver des activités métaboliques de toutes les parties du cerveau en montrant la prise d'un composé radioactif de glucose qui est administré par l'injection dans le flot de sang. Le programme pourrait trouver des changements des configurations métaboliques de l'usage dans le cerveau qui pourrait signaler le développement futur d'Alzheimer. L'algorithme s'est formé en regardant ces changements de toutes les échographies qu'on lui a montré. Une fois qu'il savait ce qu'il recherchait, il pourrait trouver tous les cas tôt dans l'étude pilote, les chercheurs expliqués. L'étude pilote employait 40 échographies d'ANIMAL FAMILIER de 40 patients dont les échographies l'algorithme n'avait pas rencontrées avant. Elle a prévu que les premiers signes de la maladie avec 100 pour cent d'exactitude que l'équipe a écrite. M. Jae Ho Sohn, un des co-auteurs de l'étude a dit, « nous étions très heureux avec le rendement de l'algorithme. Il pouvait prévoir chaque cas unique qui a avancé à la maladie d'Alzheimer. »

L'équipe a expliqué que par un tel dépistage précoce, les interventions et la demande de règlement pourraient également commencer tôt. Ceci a pu non seulement ralentir le progrès de la maladie mais également arrêter l'étape progressive de la dégénérescence.

M. Carol Routledge, de la recherche R-U d'Alzheimer de bienfaisance a expliqué que ces troubles neurodegenerative commencent habituellement jusqu'à pendant deux décennies avant que les sympt40mes apparaissent. Cet algorithme peut aider à trouver la maladie tôt ainsi la demande de règlement peut commencer plus tôt avant que beaucoup de dégâts soient fait lui aient ajouté. « Cette étude met en valeur le potentiel de l'apprentissage automatique d'assister le dépistage précoce des maladies comme Alzheimer, mais les découvertes devront être confirmées dans des groupes de personnes beaucoup plus grands avant que nous puissions correctement évaluer le pouvoir de cette approche, » il ont dit.

Dr. Ananya Mandal

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Dr. Ananya Mandal

Dr. Ananya Mandal is a doctor by profession, lecturer by vocation and a medical writer by passion. She specialized in Clinical Pharmacology after her bachelor's (MBBS). For her, health communication is not just writing complicated reviews for professionals but making medical knowledge understandable and available to the general public as well.

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