Ученые: Искусственный интеллект поможет сделать серьезный прорыв в медицине

В первых клинических испытаниях примет участие около 500 человек.

Ученые тестируют систему искусственного интеллекта, которая, как полагают, сможет диагностировать деменцию после всего одного сканирования мозга, пишет сайт BBC.

Система также сможет предсказать, насколько стабильным будет состояние больного и нужна ли ему срочная помощь.

В настоящее время для диагностики деменции может потребоваться несколько сканов и тестов.

Исследователи утверждают, что ранняя диагностика с помощью новой системы сможет значительно улучшить результаты лечения.

Выявить закономерности

«Если вмешаться на ранней стадии, лечение начнет работать раньше, замедлит прогрессирование болезни и в то же время поможет избежать большего ущерба, - говорит Зои Курци, профессор когнитивной вычислительной нейробиологии в Институте Алана Тьюринга и профессор экспериментальной психологии Кембриджского университета. - И тогда вполне вероятно, что симптомы деменции появятся намного позже или вообще никогда».

Консультант-невролог Тимоти Риттман из Кембриджского университета в интервью Би-би-си назвал систему с применением ИИ «фантастическим достижением»: «Эти болезни действуют на людей разрушительно. Поэтому, когда я сообщаю об этом пациенту, иметь возможность поставить более точный диагноз, предоставить больше информации о вероятном течении болезни, помочь спланировать свою жизнь, - все это исключительно важно.»

Система профессора Курци сравнивает результаты сканирования головного мозга пациентов с данными тысяч людей с деменцией и их соответствующими медицинскими записями.

Алгоритм может идентифицировать закономерности в сканированных изображениях, которые не видят даже опытные неврологи, и сопоставлять их с результатами лечения пациентов в своей базе данных.

В доклинических испытаниях система смогла диагностировать деменцию за годы до появления симптомов, даже если на скане мозга нет явных признаков повреждения.

Как ожидается, в первых клинических испытаниях в больнице Адденбрук в Кембридже и других клиниках по всей стране примет участие около 500 человек. Ученые будут проверять, работает ли система в клинических условиях наряду с традиционными способами диагностики деменции.

Результаты отправят врачам, которые при необходимости посоветуют курс лечения.

Проблемы с памятью

75-летний Денис Кларк - один из первых участников клинических испытаний. Пять лет назад он ушел на пенсию с должности руководителя мясной компании.

В прошлом году его жена Пенелопа заметила, что иногда у него возникают проблемы с памятью. И теперь они обеспокоены тем, что у Дениса развивается деменция.

Кларк пытается описать свои симптомы, но жена вмешивается и говорит, что ему трудно объяснить, что с ним происходит.

Супруги обеспокоены тем, что им придется продать свой дом, чтобы оплатить уход за Денисом. Разумеется, Пенелопа рада, что им не придется долго ждать диагноза и вероятных сценариев развития болезни у супруга.

«Теперь мы сможем планировать свои расходы, - говорит она. - Будет понятно, сможем ли мы еще съездить пару раз в отпуск до того, как ситуация ухудшится».

Неумолимый рост

По данным Национальной службы здравоохранения, в Великобритании страдают деменцией более 850 тысяч человек, причем в возрастной группе после 65 лет ей страдает один из 14-ти, а после 80 - каждый шестой.

Благотворительная организация Alzheimer's Research UK сообщила, что согласно прогнозам 2014 года, к 2025-му деменция будет диагностирована у миллиона человек, а к 2050-му это число удвоится.

Представитель организации доктор Лаура Фиппс считает, что новая система добавит врачам уверенности при изучении снимков и при диагностике пациентов: «Сегодня для диагностики деменции врачам приходится полагаться на интерпретацию сканов мозга и когнитивных тестов, часто в течение довольно длительного периода времени. Модели машинного обучения, подобные тем, которые были разработаны профессором Курци, придадут врачам больше уверенности в интерпретации результатов сканирования, что приведет к более точному диагнозу для пациентов».

«Мы надеемся, что в будущем этот подход не только улучшит современные диагностические методы, но и откроет дверь новым подходам к обнаружению заболеваний, вызывающих деменцию, на гораздо более ранней стадии».

Ранняя диагностика

Курци также возглавляет проект, финансируемый Alzheimer's Research UK, который объединяет цифровые данные из приложений и носимых устройств, включая параметры сна, мелкой моторики и активности мозга, для прогнозирования таких заболеваний, как болезнь Альцгеймера, с упреждением до 20 лет.

Средства для этого проекта - около 2 миллионов долларов - предоставил Фонд открытия лекарств от болезни Альцгеймера (ADDF), основанная в США венчурная благотворительная организация.

Финансируемая программа раннего обнаружения нейродегенеративных заболеваний (EDoN) - это часть более широкой инициативы, которая ставит перед мировым исследовательским сообществом задачу разработать новые диагностические технологии для болезни Альцгеймера и связанных с ней деменций.

Программа EDoN занимается оптимизацией сбора, интеграцией и анализом огромного количества клинических данных и данных о состоянии здоровья - для определения поведенческих показателей, которые могут выявить ранние стадии заболевания.

Эти данные будут использоваться в построении моделей машинного обучения для выявления особенностей, характерных для различных нейродегенеративных заболеваний, включая болезнь Альцгеймера.

В итоге в рамках проекта предполагается создать недорогой и простой в использовании цифровой инструментарий - вероятно, представляющий собой набор из приложений, носимых или мобильных устройств и программного обеспечения.

Финансирование позволит команде EDoN собирать цифровые данные у более 600 человек, которые в настоящее время участвуют в двух исследованиях в Австралии. Добровольцев попросят использовать специальный датчик для измерения сна и мозговой активности, трекер активности для регистрации частоты сердечных сокращений и физической активности и приложения для смартфонов для замеров когнитивных функций, речи и контроля мелкой моторики.

Полученные данные будут сравниваться с клиническими. Исследователи надеются таким образом вычленить цифровые показатели, наиболее тесно связанные с биологическими изменениями.

«Точные и дешевые инструменты для обнаружения нейродегенеративных заболеваний на ранней стадии дадут уникальное представление об основных механизмах заболевания, улучшат клиническую диагностику и позволят раньше проводить клинические вмешательства, когда шансы на успех гораздо выше», - считает профессор Курци.