Штучний інтелект клініки Майо розкриває приховані закономірності мозку, щоб виявити ранню деменцію

Дослідники клініки Mayo використовують штучний інтелект для покращення аналізу тестів ЕЕГ, допомагаючи ранньому виявленню деменції.

Точніше аналізуючи патерни мозкових хвиль, ШІ виявляє ледь помітні ознаки зниження когнітивних функцій, які експерти можуть не помітити. Ця розробка, заснована на даних понад 11 000 пацієнтів, демонструє потенціал ЕЕГ стати більш доступним діагностичним інструментом для когнітивних проблем, особливо в районах, які недостатньо обслуговуються.

Удосконалення аналізу ЕЕГ за допомогою ШІ та машинного навчання

Вчені клініки Майо використовують штучний інтелект (ШІ) і машинне навчання для більш швидкого й точного аналізу тестів електроенцефалограми (ЕЕГ), що дозволяє неврологам знаходити ранні ознаки деменції серед даних, які зазвичай залишаються без аналізу.

Столітня ЕЕГ, під час якої десяток або більше електродів приклеюють до шкіри голови для моніторингу активності мозку, часто використовується для виявлення епілепсії. Його результати інтерпретуються неврологами та іншими експертами, навченими виявляти закономірності серед звивистих хвиль тесту.

Покращення раннього виявлення деменції за допомогою ШІ

У новому дослідженні, опублікованому сьогодні (31 липня) у журналі  Brain Communications , вчені з Програми штучного інтелекту в області неврології клініки Майо (NAIP) демонструють, як штучний інтелект може не тільки прискорити аналіз, але й попередити експертів, які переглядають результати тесту, про аномальні закономірності, надто тонкі для людей для виявлення. Ця технологія демонструє потенціал одного дня допомогти лікарям розрізняти причини когнітивних проблем, таких як хвороба Альцгеймера та деменція з тільцями Леві. Дослідження показує, що ЕЕГ, яка є більш доступною, менш дорогою та менш інвазивною, ніж інші тести для визначення стану мозку, може бути більш доступним інструментом, який допоможе лікарям виявити когнітивні проблеми у пацієнтів на ранніх стадіях.

«Ці мозкові хвилі містять багато медичної інформації про здоров’я мозку в ЕЕГ», — говорить старший автор Девід Т. Джонс, доктор медичних наук, невролог і директор NAIP. «Добре відомо, що ви можете спостерігати, як ці хвилі сповільнюються та виглядають дещо інакше у людей, які мають когнітивні проблеми. У нашому дослідженні ми хотіли знати, чи зможемо ми точно виміряти та кількісно визначити цей тип уповільнення за допомогою ШІ».

Розробка інструменту ШІ з великими даними

Щоб розробити інструмент, дослідники зібрали дані понад 11 000 пацієнтів, які отримували ЕЕГ у клініці Майо протягом десяти років. Вони використовували машинне навчання та штучний інтелект, щоб спростити складні шаблони мозкових хвиль у шість конкретних функцій, навчивши модель автоматично відкидати певні елементи, такі як дані, які слід ігнорувати, щоб зосередитися на шаблонах, характерних для когнітивних проблем, таких як хвороба Альцгеймера.

«Це було дивовижно, як ця технологія допомогла швидко виділити шаблони ЕЕГ порівняно з традиційними методами вимірювання деменції, такими як когнітивне тестування біля ліжка, біомаркери рідини та візуалізація мозку», — каже Вентао Лі, доктор медичних наук, один із перших авторів статті, який проводив дослідження разом з NAIP під час клінічної поведінкової неврології клініки Майо.

«Зараз одним із поширених способів кількісного визначення закономірностей у медичних даних є експертна думка. І як ми знаємо, що шаблони присутні? Тому що експерт каже вам, що вони присутні», — каже доктор Джонс. «Але тепер зі штучним інтелектом і машинним навчанням ми не тільки бачимо речі, які не можуть побачити експерти, але й те, що вони можуть побачити, ми можемо визначити точне число».

ЕЕГ як доступний інструмент ранньої діагностики

Використання ЕЕГ для виявлення когнітивних проблем не обов’язково замінить інші типи обстежень, наприклад МРТ або ПЕТ-сканування. Але завдяки потужності штучного інтелекту ЕЕГ одного разу може надати медичним працівникам більш економічний і доступний інструмент для ранньої діагностики в громадах, які не мають легкого доступу до спеціалізованих клінік або спеціального обладнання, наприклад, у сільській місцевості, за словами доктора Джонса.

«Дуже важливо виявити проблеми з пам’яттю на ранній стадії, ще до того, як вони стануть очевидними», — каже доктор Джонс. «Рання правильна діагностика допомагає нам надати пацієнтам правильний прогноз і найкраще лікування. Методи, які ми розглядаємо, можуть бути дешевшим способом ідентифікації людей з ранньою втратою пам’яті або деменцією порівняно з поточними тестами, як-от тести спинномозкової рідини, сканування рівня глюкози в мозку або тести пам’яті».

Майбутні дослідження та перевірка

За словами доктора Джонса, продовження тестування та перевірки інструментів займе кілька років додаткових досліджень. Однак він каже, що дослідження демонструє, що існують способи використання клінічних даних для включення нових інструментів у клінічний робочий процес для досягнення мети дослідників – впровадження нових моделей та інновацій у клінічну практику, підвищення можливостей існуючих оцінок та масштабування цих знань за межами клініки Майо.

«Ця робота є прикладом міждисциплінарної командної роботи для просування досліджень у сфері охорони здоров’я на основі трансляційних технологій», — каже Йога Варатараджа, доктор філософії, співавтор статті, який був дослідником NAIP на момент завершення роботи.