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Il AI ha potuto predire il morbo di Alzheimer sei anni prima della diagnosi

I ricercatori all'università di California, San Francisco, hanno usato le scansioni dell'ANIMALE DOMESTICO per preparare un algoritmo di apprendimento automatico per diagnosticare il morbo di Alzheimer della fase iniziale.

Illustrazione delle vie che sono nociute a nei cervelli dei pazienti con il morbo di Alzheimer - da James SteidlJames Steidl | Shutterstock

L'algoritmo poteva individuare la circostanza circa sei anni prima che fosse diagnosticato clinicamente.

Poichè le droghe sono disponibili che può aiutare la progressione di Alzheimer del gambo se è catturata nella fase iniziale, lo sviluppo ha il potenziale di aiutare medici ad intervenire prima che la circostanza diventi irreversibile.

Una delle difficoltà con il morbo di Alzheimer è che prima che tutti i sintomi clinici si manifestino e possiamo fare una diagnosi definitiva, troppi neuroni sono morto, rendendola essenzialmente irreversibile.„

Dott. Jae Ho Sohn, autore di studio

Come recentemente riferito in radiologia del giornale, il Dott. Jae Ho Sohn ed i colleghi hanno usato il nuovo approccio per provare a predire se un paziente avrebbe sviluppato Alzheimer dopo che in primo luogo hanno esibito i segni della memoria alterata - il momento ottimale di intervenire.

Le cellule cerebrali contano su glucosio per combustibile e le cellule cerebrali più attive sono, più glucosio che usano. Una volta che le cellule cerebrali sono malate, usano gradualmente meno glucosio loro muoiono ed usano neanche uno.

Le scansioni dell'ANIMALE DOMESTICO del glucosio quindi rappresentano un modo economico di diagnostica del morbo di Alzheimer prima che i sintomi abbiano avanzato.

I radiologi hanno provato a usando le scansioni dell'ANIMALE DOMESTICO del glucosio per individuare Alzheimer cercando i livelli diminuiti del glucosio nel cervello, ma perché la malattia è così lenta progredire, i cambiamenti possono essere difficili da macchiare ad occhio nudo.

Ora, Sohn ha preparato un algoritmo di apprendimento automatico facendo uso delle scansioni dell'ANIMALE DOMESTICO da un gruppo di dati chiamato l'iniziativa di Neuroimaging del morbo di Alzheimer, un catalogo massiccio delle scansioni dai pazienti che finalmente sono stati confermati per non avere Alzheimer, il danno conoscitivo delicato o disordine.

Finalmente, l'algoritmo ha cominciato imparare che quali funzionalità sono digitano la predizione della diagnosi di Alzheimer ed era stata alimentata una volta 1.921 scansione, il gruppo lo ha esaminato su due nuovi gruppi di dati.

Un gruppo di dati ha compreso 188 ulteriori immagini dal database di ADNI che ancora non era stato presentato all'algoritmo e l'altro ha compreso un insieme delle scansioni completamente nuovo da 40 pazienti che avevano presentato con danno conoscitivo potenziale.

L'algoritmo ha identificato correttamente 92% dei pazienti che hanno continuato a sviluppare Alzheimer nel primo gruppo di dati e 98% nel secondo gruppo di dati. Ancora, ha raggiunto queste previsioni un la media di appena al disopra sei anni prima che paziente ricevuto una diagnosi definitiva.

Sohn ora dice le necessità di algoritmo di essere convalidato e di calibrato in un più grande e più diverso gruppo, perché ha il potenziale di diventare clinicamente pertinente.

Pensa che se l'algoritmo sopravvive a queste prove, potrebbe essere usato come un premonitore e lo strumento diagnostico quando un paziente visualizza una clinica di memoria, contribuente ad assicurarle ottiene i trattamenti che hanno bisogno di più presto sopra.

Sally Robertson

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Sally Robertson

Sally first developed an interest in medical communications when she took on the role of Journal Development Editor for BioMed Central (BMC), after having graduated with a degree in biomedical science from Greenwich University.

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