Искусственный интеллект помогает обнаружить болезнь Альцгеймера с помощью обычных снимков МРТ
Команда Массачусетской больницы общего профиля (MGH) недавно разработала точный метод выявления болезни Альцгеймера, основанный на данных магнитно-резонансных снимков мозга (МРТ), собранных у пациентов с болезнью Альцгеймера и без нее, которые наблюдались в MGH до 2019 года.
Группа протестировала модель в пяти наборах данных - MGH после 2019 года, Brigham and Women's Hospital до и после 2019 года и внешних системах до и после 2019 года - чтобы выяснить, может ли она точно выявлять болезнь Альцгеймера на основе реальных клинических данных, независимо от конкретной больницы и времени.
В целом, в исследовании приняли участие 11 103 изображения от 2348 пациентов с риском развития болезни Альцгеймера и 26 892 изображения от 8456 пациентов без болезни Альцгеймера. Во всех пяти наборах данных модель определила риск развития болезни Альцгеймера с точностью 90,2%.
Среди главных новшеств работы была ее способность выявлять болезнь Альцгеймера независимо от других переменных, таких как возраст. «Болезнь Альцгеймера обычно встречается у пожилых людей, и поэтому модели глубокого обучения часто испытывают трудности с выявлением более редких случаев раннего начала», - утверждают разработчики. «Мы решили эту проблему, сделав модель глубокого обучения «слепой» к особенностям мозга, которые, по ее мнению, чрезмерно связаны с указанным возрастом пациента».
Еще одной распространенной проблемой при выявлении заболеваний, особенно в реальных условиях, является работа с данными, которые сильно отличаются от обучающего набора. Например, модель глубокого обучения, обученная на МРТ со сканера производства General Electric, может не распознать МРТ, собранные на сканере производства Siemens.
Модель использовала метрику неопределенности, чтобы определить, слишком ли данные о пациентах отличались от того, на чем она была обучена, чтобы она могла сделать успешный прогноз.