В казахстане планируют использовать искусственный интеллект при болезни альцгеймера

Ии научился предсказывать возникновение болезни альцгеймера из легкого когнитивного расстройства

Сегодня болезнь Альцгеймера — одно из самых коварных заболеваний, её возникновение очень сложно (и дорого) предугадать. И хотя уже развившуюся болезнь остановить нельзя, есть свидетельства того, что выявление на ранней стадии помогает замедлить или остановить болезнь Альцгеймера и деградацию мозга.

Поэтому поиск надежного способа определить подверженность риску развития заболевания занимает умы исследователей. По мере старения человеческого организма когнитивные нарушения неизбежны. С возрастом люди становятся более забывчивыми, чаще теряют ход мыслей и затрудняются принимать решения или выполнять задачи, которые раньше не вызывали трудностей.

Врачи называют это мягким когнитивным нарушением. Оно затрагивает большинство людей, когда они становятся старше. У многих людей с легкими когнитивными нарушениями развивается более тяжелая форма — болезнь Альцгеймера.

Обратите внимание

Человек теряет словарный запас, часто использует неправильные замены слов, перестает признавать близких родственников, теряет базовые навыки самостоятельного ухода за собой и в конечном итоге становится полностью зависим от других людей, которые помогают ему.

Большая часть людей с таким диагнозом умирает в течение нескольких лет после обнаружения болезни Альцгеймера. Интересно то, что такой сценарий ждет не всех людей с легкими когнитивными расстройствами. Со временем состояние пациента может не ухудшаться, а в некоторых случаях даже улучшаться.

Поэтому врачи хотят найти способы выявить тех, у кого с большей вероятностью разовьется болезнь Альцгеймера.

Южнокорейские ученые предложили использовать для этой цели глубинное обучение. Технология, которую они разработали, может точно определить людей, у которых болезнь Альцгеймера может развиться в ближайшие три года.

Глубокая нейронная сеть учится распознавать уникальные следы болезни на снимках позитронно-эмиссионной томографии мозга (ПЭТ). Известно, что болезнь Альцгеймера характеризуется нежелательным ростом белковых комков, называемых амилоидными бляшками, и медленным метаболизмом мозга, который измеряется скоростью того, как мозг использует глюкозу.

Определенные типы ПЭТ-сканирования могут выявлять признаки обоих этих состояний, и потому их можно использовать для выявления у людей умеренных когнитивных нарушений, которые в конечном счете приведут к развитию болезни Альцгеймера. В теории звучит весьма обнадеживающе, но на практике интерпретировать получающиеся изображения достаточно трудно.

Исследователи обнаружили один-два ярких маркера, которые могут найти специально обученные люди, но этот метод требует много времени и не застрахован от ошибок. Поэтому корейские ученые решили заменить людей глубинной нейронной сетью.

В последние годы исследователи болезни Альцгеймера во всем мире создают базу данных изображений головного мозга пациентов с болезнью Альцгеймера и без. И южнокорейские коллеги воспользовались этим датасетом, чтобы обучить сверточную нейронную сеть распознавать разницу между ними.

(А) — Архитектура сверточной нейронной сети применяется к двум изображениям ПЭТ, сделанных при помощи биологического аналога глюкозы — фтордезоксиглюкозы и флорбетапира — веществ, вводимых пациенту для диагностики болезни Альцгеймера. Каждый слой, функция могут быть извлечены с помощью трехмерной функции свертки и активации (ReLU).

Многослойные свертки дают одномерный выход, а последний слой имеет два узла, которые соответствуют болезни Альцгеймера (AD) и нормальному состоянию мозга (NC). (B) — Глубинная нейронная сеть была обучена по данным ПЭТ от здоровых и больных пациентов. Исследователи использовали десятикратную перекрестную проверку.

Важно

После обучения ИИ непосредственно использовали для классификации между преобразующимся в болезнь или не преобразующимся мягким когнитивным нарушением (MCI). Исследователи провели оценку точности прогноза для пациентов с нарушением, которое может привести к болезни. Кроме того, ученые также выполнили анализ рабочей характеристики приемника (ROC).

Набор данных состоял из изображений мозга 182 человек в возрасте 70 лет со здоровым мозгом и 139 снимков мозга людей примерно того же возраста, у которых был диагностирован Альцгеймер. В результате ИИ смог распознать разницу между здоровым и больным мозгом с точностью 90%.

Кроме того, исследователи использовали свою машину для анализа другого набора данных, который состоял из сканов мозга 181 человека в возрасте 70 лет с мягким когнитивным расстройством, 79 из которых подверглись развитию болезни Альцгеймера в течение трех лет.

Задача, поставленная перед учеными, заключалась в том, чтобы определить этих наиболее восприимчивых к ухудшению состояния людей. Согласно результатам эксперимента, ИИ выявил тех, кто подвержен риску развития болезни Альцгеймера с точностью 81%. Этот результат значительно выше того, который выдают врачи, визуально анализирующие снимки. В более общем плане техника корейских ученых является лишь одним из примером все более широкого использования глубинного обучения и машинного зрения в медицинской диагностике. Имеющиеся данные свидетельствуют о том, что машины могут определять сложные условия раньше и точнее, чем люди.

doi: arXiv:1704.06033

Источник: https://habr.com/post/403613/

Искусственный интеллект предскажет болезнь Альцгеймера

Технологии искусственного интеллекта способны на многое, в том числе и прогнозировать болезнь Альцгеймера с помощью нейровизуализации. Пока это на стадии научного исследования, однако первые результаты уже многообещающие.

Своевременное диагностирование болезни Альцгеймера столь же приоритетно, как и разработка эффективного средства от недуга, ведь ранее вмешательство в течение болезни может существенно замедлить ее прогрессирование и даже остановить его.

Однако ранняя диагностика – это то, что пока представляет большую сложность для специалистов. Один из подходов к ранней диагностике может быть связан с метаболизмом, а точнее, с усвоением глюкозы в определенных участках головного мозга. Но трудность состоит в том, что эти изменения сложны для распознавания.

По словам одного из исследователей в этом направлении, доктора медицинских наук факультета радиологии и медико-биологической визуализации Калифорнийского университета Дже Хо Сона, различия в способах усвоения глюкозы разными участками мозга тонкие и размытые.

Сейчас хорошо научились различать специфические маркеры болезни Альцгеймера, однако метаболические изменения могут означать целый спектр заболеваний.

Именно этот факт подтолкнул группу ученых Калифорнийского университета применить глубокое обучение, разновидность искусственного интеллекта, при котором машины обучаются на примерах, как это делает человек, с целью обнаружить изменения в метаболизме головного мозга для прогнозирования болезни Альцгеймера.

Ученые ввели алгоритм глубокого обучения на специальной технологии визуализации под названием ФДГ-ПЭТ, позитронно-эмиссионная томография с использованием радиофармпрепарата фтордеоксиглюкозы.

Совет

ФДГ-ПЭТ может измерить степень усвоения глюкозы клетками головного мозга после введения радиоактивного глюкозного состава в кровь.

У команды исследователей был доступ к более 2 000 снимков, сделанных с ранее помощью ФДГ-ПЭТ у более 1 000 пациентов.

Ученые научили искусственный интеллект алгоритму глубокого обучения на 90% снимков, а остальные 10% оставили для проверки степени обученности искусственного интеллекта самому определять с помощью алгоритма метаболический рисунок, свойственный болезни Альцгеймера.

Затем ученые протестировали алгоритм на 40 независимых снимках. В результате, алгоритм со 100% точностью распознал заболевание в среднем за шесть лет до окончательного диагноза, поставленного специалистами.

В перспективе ученые из Калифорнийского университета намерены продолжать тестирование алгоритма на более значительном объеме материала. Кроме того, в их планы входит применение аналогичного алгоритма для выявления особенностей, связанных с образованием бета-амилоидных бляшек и клубков тау-протеина, основных маркеров болезни Альцгеймера.

По материалам научной публикации:

https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.2018180958

Источник: https://memini.ru/discussions/32490

Капля крови поможет найти болезнь Альцгеймера за семь лет до её появления

Американские молекулярные биологи выделили набор молекул, присутствие которых в крови почти гарантированно “выдает” болезнь Альцгеймера еще до того, как она начала влиять на память и интеллект. Их выводы и первые результаты тестов были представлены в журнале Nature Medicine, передает РИА Новости.

“Наш тест настолько чувствителен, что мы зафиксировали различия в образцах крови, взятых за 16 лет до появления первых симптомов болезни. Похоже, что эти биомаркеры – как раз то, что нужно для выявления самых ранних стадий ее развития”, — рассказывает Стефания Шульц (Stephanie Schultz) из университета Вашингтона в Сент-Луисе (США).

Считается, что болезнь Альцгеймера вызывается накоплением внутри нейронов патогенного вещества, белка бета-амилоида. Он образуется из “обрезков” белка APP, который участвует в процессах починки поврежденных нейронов и формировании связей между ними. Нарушения в переработке молекул этого белка приводят к появлению бляшек бета-амилоида и уничтожению нервных клеток.

В последние годы биологи заметно продвинулись в понимании того, что вызывает эту болезнь и что она из себя представляет. К примеру, недавно ученые выяснили, что болезнь Альцгеймера может быть заразной, обнаружили, что бляшки бета-амилоида могут быть важной частью врожденной иммунной системы, и нашли несколько перспективных методов ее лечения.

Обратите внимание

Почти все лекарства, открытые или созданные в последние годы, обладают одной общей чертой. Они помогают животным или людям только в том случае, если начать их прием на самых ранних стадиях развития болезни Альцгеймера. Если бляшки бета-амилоида уже скопились в нейронах, подобные препараты не способны остановить ее развитие и замедлить дегенерацию нервной ткани.

Проблема, как отмечает Шульц, сегодня заключается в том, что простых и безопасных способов ее обнаружения не существовало – они требовали забора образцов жидкости из спинного мозга или черепа. Многие люди не готовы идти на подобные проверки, а их специализированный характер не позволяет вести их параллельно с другими тестами.

Шульц и ее коллеги решили эту проблему, обратив внимание на то, что гибель или повреждение нейронов сопровождается выделением больших количеств белка NFL, одного из элементов “каркаса” нервных клеток. Как правило, почти все его молекулы остаются внутри спинномозговой жидкости, однако часть из них, как недавно заметили ученые, “сбегает” в кровь.

Авторы статьи проверили, можно ли использовать их в качестве индикатора развития болезни Альцгеймера, заручившись поддержкой четырех сотен добровольцев, половина из которых была носителями крайне опасных мутаций в одном из трех генов – APP, PSEN1 и PSEN2.

Как объясняют ученые, их наличие практически гарантирует развитие деменции в одном и том же возрасте у носителей одних и тех же “опечаток” в этих генах, в том числе и при их передаче от родителей к детям. Это позволило команде Шульц не ждать несколько десятилетий, пока у их подопечных появится болезнь Альцгеймера, а опираться на данные, собранные для других носителей этих мутаций.

Руководствуясь этой идеей, ученые забрали образцы крови, спинномозговой жидкости у добровольцев и их родственников, не имеющих подобных опечаток в генах, и сравнили доли NFL в их организме.

Оказалось, что концентрация этого белка менялась в них одинаково, что позволяет использовать простые клинические тесты крови для поиска ранних следов болезни Альцгеймера.

Первые однозначные признаки ее развития, как отмечают исследователи, можно заметить примерно за семь лет до появления первых симптомов деменции, однако в отдельных случаях ее следы можно найти и за 16 лет до начала проблем с памятью и остротой ума.

Важно

Аналогичным образом, как надеются ученые, можно будет находить намеки на развитие болезни Хантигтона, других форм деменции и рассеянного склероза.

Вам может быть интересно: «В Казахстане создадут киберспортивную академию»

Новости партнёров

Источник: https://forbes.kz/news/2019/01/22/newsid_191187

Искусственный интеллект может обнаружить болезнь Альцгеймера при сканировании мозга за шесть лет до постановки диагноза

Используя обычноую томографию головного мозга, исследователи так запрограммировали алгоритм машинного обучения, что ИИ диагностирует раннюю (примерно за шесть лет до постановки клинического диагноза) стадию болезни Альцгеймера, что дает врачам шанс вовремя вмешаться и начать лечение.

От болезни Альцгеймера не существует лекарств, но в последние годы появились препараты, которые могут помочь остановить прогрессирование заболевания. Тем не менее, их следует применять на ранних стадиях заболевания, чтобы получить от такой терапии хоть какой-то толк. Такая «гонка со временем» вдохновила ученых искать способы, позволяющие раньше диагностировать это патологическое состояние.

Читайте также:  Создана модель иммунной системы новорожденных

«Одна из трудностей, связанных с болезнью Альцгеймера, состоит в том, что к тому времени, когда все клинические симптомы проявляются и мы можем поставить окончательный диагноз, уже умерло слишком много нейронов, что делает процесс по существу необратимым», – говорит Дже Хо Сон, доктор медицинских наук из отдела радиологии и биомедицинских техник визуализации Калифорнийского университета в Сан-Франциско.

В недавнем исследовании, опубликованном в журнале «Радиология», Сон сочетал нейровизуализацию с машинным обучением, чтобы попытаться предсказать, разовьется или нет у пациента болезнь Альцгеймера, если у него впервые появилось нарушение памяти – то есть в лучшее время для вмешательства.

Позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ), которая измеряет уровни определенных молекул, таких как глюкоза, в головном мозге, была использована как один из инструментов, помогающих диагностировать болезнь Альцгеймера до того, как симптомы станут выраженными.

Глюкоза является основным источником «топлива» для клеток мозга, и чем активнее клетка, тем больше глюкозы она использует.

По мере того, как клетки мозга заболевают и умирают, они потребляют все меньше глюкозы, и, в конечном итоге, прекращают использовать ее вообще.

Другие типы сканирования ПЭТ ищут белки, связанные с болезнью Альцгеймера, но сканирование уровней глюкозы стоит меньше и гораздо более распространено, особенно в небольших медицинских учреждениях и в развивающихся странах, потому что белки также используются для постановки диагноза рака.

Радиологи использовали ПЭТ, чтобы попытаться обнаружить болезнь Альцгеймера путем поиска снижения уровня глюкозы в мозге, особенно в лобных и теменных долях головного мозга. Однако из-за того, что заболевание представляет собой медленно прогрессирующее расстройство, изменения уровня глюкозы очень незначительные, и потому их трудно обнаружить невооруженным глазом.

Совет

Чтобы решить эту проблему, Сон применил алгоритм машинного обучения к анализу данных ПЭТ, чтобы помочь более надежно диагностировать болезнь Альцгеймера на ранней стадии.

«Это идеальное применение машинного обучения, потому что оно особенно эффективно при поиске очень незначительно выраженных, но рассеянных процессов.

Радиологи-люди действительно сильны в выявлении крошечных очаговых находок, таких как опухоль головного мозга, но мы стараемся обнаружить более медленные, глобальные изменения, – говорит Сон.

– Машинное обучение имеет здесь огромные преимущества, особенно по сравнению с людьми».

Чтобы усовершенствовать алгоритм, Сон предоставил ИИ изображения из ADNI, обширной базы данных ПЭТ-сканирования пациентов, которым в конечном итоге был поставлен диагноз болезни Альцгеймера, легкого когнитивного нарушения или отсутствия расстройства. В итоге алгоритм выучился самостоятельно узнавать, какие функции важны для прогнозирования диагноза болезни Альцгеймера, а какие нет.

После того, как алгоритм был натренирован путем анализа 1921 сканирования, ученые проверили эффективность его работы на двух новых наборах данных.

Первыми были 188 изображений, которые происходили из той же базы данных ADNI, но еще не были представлены алгоритму.

Вторым был совершенно новый набор сканов от 40 пациентов, которые обратились в Центр памяти и старения UCSF с возможными нарушениями памяти.

Алгоритм правильно определил 92 процента пациентов, у которых развилась болезнь Альцгеймера, в первом наборе томограмм и 98 процентов во втором наборе томограмм. Более того, он сделал эти правильные прогнозы в среднем за 75,8 месяца – чуть более шести лет – до того, как пациенту окончательно поставили диагноз.

По словам Сона, следующим шагом является тестирование и отладка алгоритма на более крупных и разнообразных наборах данных из разных больниц и стран.

Обратите внимание

Если алгоритм сможет выдержать эти тесты, Сон считает, что его можно использовать как инструмент для прогнозирования и диагностики болезни Альцгеймера, чтобы пациент мог быстрее начать необходимое лечение.

Источник: https://www.piluli.kharkov.ua/news/news/iskusstvennyy-intellekt-mozhet-obnaruzhit-bolezn-alcgeymera-pri-skanirovanii-mozga-za/

Перезагрузка медицины в РК: как искусственный интеллект заменит врачей

Глава Минздрава Елжан Биртанов в ходе заседания правительства объяснил, как будет реализовываться модернизация медицинской системы, а также не окажется ли лишним простой врач после внедрения всех новшеств

АСТАНА, 11 июл — Sputnik, Баубек Коныров. В ближайшие годы планируется интеграция имеющихся информационных систем в медицине.

Все это позволит внедрить безбумажную документацию, запустить личный кабинет пациента, где будет храниться вся информация о здоровье гражданина с момента рождения, а также позволит реализовать ряд проектов от мобильного диагностирования до применения искусственного интеллекта при лечении рака. 

Интероперабельность от А до Я

В настоящее время, по информации министерства здравоохранения Казахстана, по всей стране в онлайн режиме функционируют 22 информационные системы, которые предназначены для сбора статистической информации и обеспечения финансирования отрасли здравоохранения. Для интеграции информационных систем, создания единого хранилища данных и, соответственно, единой “точки входа” в настоящее время в рамках проекта Всемирного банка внедряется платформа интероперабельности. 

Платформу планируют пилотно запустить в конце 2017 года, а на ее базе создадут электронный паспорт здоровья, личный кабинет пациента и личный кабинет врача.

Для этого, как объяснил министр Елжан Биртанов во время заседания правительства, необходимо, чтобы каждая медицинская организация предоставляла клинические данные о своих пациентах.

Однако все это получится реализовать при полной обеспеченности необходимой компьютерной техникой и доступом к сети Интернет. 

По его данным, оснащение компьютерной техникой организаций здравоохранения в среднем по стране составило 74%. При этом регионами утверждены планы по внедрению медицинских информационных систем и оснащению организаций здравоохранения компьютерной техникой.

“Все городские и районные организации обеспечены сетью Интернет, основная проблема – сельские регионы, где имеются проблемы с подключением в связи с отсутствием технических возможностей. Мы хотели бы, чтобы покрытие этих объектов в рамках вышеуказанного проекта максимально завершилось к началу 2019 года”, — сказал Биртанов на заседании правительства.

Смартфон в помощь

После полного охвата компьютерной техникой и подключения к Интернету имеющихся медицинских организаций в стране, как уже отмечалось, у казахстанцев и их лечащих врачей появится доступ к личному кабинету пациента.

“Личный кабинет создан на основе электронного паспорта здоровья, к 2020 году планируется охватить все население республики электронными паспортами здоровья, которые будут накапливать в себе всю информацию о здоровье пациента из медицинских информационных систем, то есть где бы пациент не посещал медучреждения с момента рождения, в цифровом режиме будут эти данные накапливаться, начиная со следующего года”, — уточнил министр.

В планах Минздрава также развивать мобильные приложения. В настоящее время совместно с ЮНИСЕФ ведется разработка мобильного приложения “Патронажная медсестра” по уходу за детьми раннего возраста. В тестовом режиме также запущены мобильные приложения для беременных и диабетиков.

“Совместно с компанией IBM планируется проведение пилотного проекта по использованию искусственного интеллекта в здравоохранении в сфере онкологии. Система предоставляет рекомендацию на основании больших данных и научных статей, что позволяет определить наиболее оптимальные методы лечения для конкретного пациента”, — сообщил Елжан Биртанов.

По его словам, задача состоит в том, чтобы оказать содействие врачам в своевременной и качественной постановке диагноза и корректировке лечения. Программа обладает возможностью анализировать все данные по случаям, описанным в литературе, а также анализировать публикуемые научные статьи с выдачей рекомендации.

 “Мы планируем туда выгрузить данные наших больных, они обезличены. Проверить, как пилотный проект, как машина оценит действия наших врачей. Исходя из этого, будет возможность у врачей обучаться, корректировать лечение, но ответственность за назначение лечения (останется) только за медицинским работником”, — пояснил министр, добавив, что государство будет гарантировать сохранность данных.

Врач или третий лишний?

Как объяснил глава ведомства, основной ключевой продукт в проводимых изменениях – медицинская информационная система. Программа позволит все документы вести врачу в электронном формате, а задача министерства – все имеющиеся программы объединить с последующей передачей данных с центрального сервера министерства здравоохранения.

“Что касается работы врачей, то они сейчас вынуждены вести документацию в бумажном и электронном форматах. Это очень неудобно. Но чтобы отключить бумажную версию, нужно чтобы медорганизации были к этому готовы. Мы разработали план − до конца следующего года мы ожидаем 100% готовность. Это облегчит работу врачей”, — сказал министр.

Он добавил, что сейчас в мире серьезно обсуждается вопрос ухода определенных врачебных специальностей с внедрением различных информационных технологий, однако для Казахстана сегодня стоит более “земная” задача: элементарно выбрать врача, посмотреть рейтинг специалиста и записаться к нему на прием.

 “Например, мы сейчас эти мобильные приложения разрабатываем, чтобы проконсультироваться, то есть написать сообщение и получить ответ. Такие программы в мире уже внедрены.

Есть приложение, которое позволяет врачам вести онлайн состояние здоровья больного. Сейчас мы ведем разработку мобильного приложения для удаленного мониторинга пациента после трансплантации.

Важно

Это не устраняет врача, а оказывает большую помощь в более качественном наблюдении”, — объяснил Елжан Биртанов.

Все эти новшества, по его словам, в какой-то мере позволят убрать необходимость ездить в поликлинику и стоять в очереди. С другой стороны, станут для врачей незаменимым помощником.

В пример был приведен опыт Нидерландов, где была разработана система, которая диагностирует биопсию при раке молочной железы лучше живых врачей.

Все это, по словам министра, означает, что в перспективе можно будет применять такие технологии искусственного интеллекта для помощи врачам и улучшения качества медицинской помощи.

Источник: https://ru.sputniknews.kz/society/20170711/2717599/perezagruzka-mediciny-v-kazahstane-iskusstvennyj-intellekt-zamenit-vrachej.html

Ии научился предсказывать болезнь альцгеймера за несколько лет до ее появления – суть событий

Radiological Society of North America

Согласно исследованию, опубликованному в журнале Radiology, технология ИИ улучшила свою способность визуализации головного мозга и смогла предсказать болезнь Альцгеймера за шесть лет до ее появления.

Своевременная диагностика болезни Альцгеймера чрезвычайно важна, так как лечение и вмешательства более эффективны на ранних стадиях заболевания.

Однако ранняя диагностика оказалась сложной задачей для современной медицины.

Исследования связывают процесс болезни с изменениями в обмене веществ, о чем свидетельствует поглощение глюкозы в определенных областях мозга, но эти изменения очень трудно распознать.

«Различия в схеме поглощения глюкозы в головном мозге очень расплывчаты», — говорит соавтор исследования Джэ Хо Сон из Калифорнийского университета в Сан-Франциско (UCSF). «Мы можем находить определенные биомаркеры болезни, но метаболические изменения представляют собой более глобальный и тонкий процесс», — отметил он.

Таким образом, возникла идея научиться идентифицировать эти изменения с помощью ИИ, который способен совершенствовать сам себя, обучаясь на примерах, и обнаруживать такие изменения в метаболизме мозга.

В ходе своей работы ученые разработали алгоритм глубокого обучения по специальной технологии формирования изображений, известной как позитронно-эмиссионная томография с 18-Ф-фтордезоксиглюкозой (ПЭТ ФДГ).

Во время ПЭТ-сканирования в кровь вводится ФДГ, радиоактивное соединение глюкозы. После этого измеряется степень поглощения ФДГ в клетках мозга, что является своего рода индикатором метаболической активности.

Во ходе обучения ИИ ученые использовали данные из Инициативы по нейровизуализации болезни Альцгеймера (ИНБА). Набор данных включал более 2100 изображений мозга ПЭТ ФДГ, полученных от тысячи пациентов.

Исследователи обучили алгоритм на примере 90% этих данных, а на оставшихся 10% протестировали его.

Совет

С помощью такого подхода, ИИ смог научиться распознавать примеры метаболических изменений, которые указывали на развитие болезни Альцгеймера.

После этого ученые протестировали его на 40 изображениях, которые ИИ раньше никогда не видел, и выяснили, что алгоритм достиг 100% точности при обнаружении заболевания в среднем за шесть лет до постановки окончательного диагноза человеком.

«Мы были очень довольны работой алгоритма, — сказал д-р Сон, добавив, что «он смог предсказать каждый случай болезни Альцгеймера».

Несмотря на достигнутые результаты, ученые предупредили, что тест был небольшим, потому нуждается в дальнейших исследованиях.

Тем не менее, по мнению специалистов, алгоритм может быть полезным инструментом, дополняющим работу радиологов, особенно в сочетании с другими биохимическими тестами, способными обеспечить терапевтическое вмешательство на ранних сроках, и, как следствие, предотвратить болезнь.

Источник: https://argumentiru.com/science/2018/11/492445

«Альцгеймера в Казахстане нет, вы знали об этом?»

Пожилой человек сидит в кресле-качалке в симпатичном доме для престарелых и задает один и тот же вопрос или не узнает близких. «Альцгеймер» в голливудских фильмах предстает даже как-то мило.

Читайте также:  Сможем ли мы увидеть репликантов из фильма «бегущий по лезвию» в реальной жизни?

Столкнувшись в жизни с этой болезнью, я поняла насколько киношный образ далек от реального. На самом деле все гораздо сложнее и страшнее. По крайне мере, у нас в Казахстане.

Мучения начинаются с установления самого диагноза, который в нашей стране не ставят – в Казахстане нет Альцгеймера – вы знали об этом? Заканчивая организацией лечения и ухода.

ОТ СТАЛИНА В ЮБКЕ ДО АЛЬЦГЕЙМЕРА 

Моей тете 67 лет. Она для меня как мама, я живу с ней с 12 лет. Своих детей у нее нет. Более четверти века она проработала учителем начальных классов.

Отличник образования КазССР, в 45 лет вышла на пенсию по выслуге лет, успела в последний год, потом эту выслугу отменили. Сталин в юбке – так я называла ее.

Любого в бараний рог свернет, – как-то дал характеристику тете мой одноклассник, бывший ее ученик.

Сейчас я называю ее «мой Альцгеймер». Теперь это безвольная суетливая женщина с глупым выражением лица. Безвольность – результат седативных препаратов, без них никак.

При смене атмосферного давления у тети случаются вспышки агрессии или возникают навязчивые идеи, и я, как опытный драгдилер, уже знаю какие препараты и в какой дозировке давать в зависимости от нюансов поведения.

Помню, первый медикаментозный курс «лечения» без выяснения диагноза вызывал у нее галлюцинации, тем самым усугубив состояние.

«Спасибо» участковому невропатологу, который назначил препараты, противопоказанные при Альцгеймере. В наших поликлиниках не воспринимают эту болезнь всерьез.

У нас в принципе, все странности и неадекватную эмоциональность списывают на возраст. Даже если пациенту едва за пятьдесят.

КАК Я СТАЛА ИСТЕРИЧКОЙ И ВОРОВКОЙ 

Первые симптомы или, говоря прямолинейно, заходы у моей дражайшей тётушки начались летом 2015 года. На тот момент я уже год не жила с ней. Она звонила по ночам и тревожным голосом сообщала, что кто-то проник в квартиру. «Звони в полицию! Сейчас приеду!» – первые несколько раз я среди ночи мчалась из Алматы в Талгар.

Приехав, убеждалась, что все в порядке, а она говорила: наверное, это я спросонья испугалась. Потом я перестала срываться по ночам, но участились сами звонки. Дошло до того, что она звонила каждый час – с 12 ночи до 6 утра! Я не высыпалась, начались проблемы, поскольку в таком режиме я не справлялась с задачами на работе.

Когда я приезжала навестить тетю на выходные, она плакала, что кто-то украл ее мельхиоровые ложки и деньги. Ложки я каждый раз находила в шкафу в стопке постельного белья, а вот с кошельком всегда были трудности, его поиски были подобны квесту. Еще она рассказывала, как за ней следят из соседнего дома, заглядывая в окна.

Обратите внимание

Периодически она искала свою маму, которая умерла еще в 2005 году. Она выходила по ночам на балкон, и звала ее. Соседи жаловались, что это выглядит жутко.

Ее поведение стало невыносимым. Каждую ночь она паковала все вещи, по-прежнему не давая мне спать.

Выходя утром из своей комнаты, мы с маленьким ребенком спотыкались о коробки и огромные сумки – они были разбросаны по всей квартире, шагу некуда ступить. Завтракать не с чего: тетя упаковала и посуду.

Возвращаешься вечером с работы, собранного скарба уже нет – разнесла все по соседям. Что-то к брату своему отнесла на соседнюю улицу. Соберешь все это назад, а на утро та же картина.

Я поняла, что дело серьезное. Осторожно спросила: может сходим к врачу? В ответ – агрессия. Все попытки уговорить проверить не то чтобы голову, а в целом состояние здоровья, заканчивались скандалами.

Как я уже писала, тетушка была властным человеком, а из-за эмоциональной неадекватности, это качество перешло в агрессивность. Мое состояние тоже оставляло желать лучшего, через несколько месяцев я сама чуть что орала в ответ.

Из-за постоянного отсутствия нормального сна и разных сюрпризов от тетушки, превратилась в истеричку.

Я врезала замок в дверь своей комнаты. Мы ругались каждый день так, что слышал весь подъезд. Но больше всего пострадал от этой ситуации ребенок, мой сын.

«СО СВЕТУ МЕНЯ СЖИТЬ ХОЧЕШЬ, СТЕРВА?!»

Из любимой племянницы я превратилась во врага. После очередной просьбы сходить к врачу, меня выгнали из дома. Признаюсь, я была этому несказанно рада.

У меня было нервное истощение из-за постоянного недосыпания и когнитивного диссонанса: утром она меня ненавидит, а в обед названивает на работу каждые 15 минут и премилым голосом спрашивает, когда я приеду домой.

К этому моменту я дважды обращалась к дяде, чтобы он уговорил ее обратиться к специалисту, так как он был единственным человеком, кого она воспринимала. Но ему все было некогда, а позже он и остальные родные открыто самоустранились от проблемы.

Важно

В первый раз после изгнания, я вернулась через неделю – тетя звонила по ночам и плакала в трубку умоляя: «мне страшно, забери меня с собой!» Когда она стала выгонять меня в четвертый раз, я твердо сказала – уходи сама.

«Ты меня всю издергала, пожалей хотя бы ребенка!» После этого она поутихла, и на следующее утро согласилась провериться хотя бы у эндокринолога. Дело в том, что в 2007 году от интоксикации из-за нарушения работы щитовидной железы, у тети уже было неадекватное восприятие – она даже не узнала родного брата.

Тогда ей помогли в Алматинской областной больнице, куда мы отправились и на этот раз. У меня уже были подозрения на болезнь Альцгеймера, но я надеялась, да и к психиатру она не пошла бы.

Лечащий врач дополнительно назначил томографию головного мозга и при выписке дали письменную рекомендацию обратиться к невропатологу по месту проживания: у вашей тети клетки головного мозга отмирают, сказали мне.

За десять дней пока тетя была в больнице, я привела квартиру в порядок. Эти десять дней покоя и тишины показались нам с ребенком раем. Когда тетушка вернулась домой, квартира снова превратилась в подобие какого-то склада, а я во врага.

Тетя без меня сходила к невропатологу, который выписал ей препараты для улучшения работы головного мозга. В результате у нее начались галлюцинации.

Мои предложения обратиться в психиатрическую больницу расценивались как попытка избавиться от нее – со свету меня сжить хочешь, стерва?

В КАЗАХСТАНЕ АЛЬЦГЕЙМЕРА НЕТ?

Мне все-таки удалось уговорить тетю обратиться к специалисту. Спасибо друзьям, которые узнав о моей проблеме, сразу отвели нас на прием к главному врачу Республиканский научно-практический центр психиатрии, психотерапии и наркологии (РНПЦППН) Наталье Логачевой.

Она отправила тетю на госпитализацию по квоте в отделение экзогенно-органических расстройств. Радость моя была безграничной, но скоропостижной.

Заведующая отделением при назначении анализов, необходимых для госпитализации заявила в присутствии тети: МРТ еще сделайте, вдруг ее в закрытое отделение нужно положить. Услышав это, мой «Сталин в юбке» пулей вылетела из кабинета.

Совет

На улице начались бесконечные упреки: «Ну, спасибо! Я тебя растила, а ты меня в психушку упрятать решила!» Стоит ли говорить, что после этого меня стало грызть чувство вины.

После этого уговорить тетю обратиться в частную клинику лечения неврозов и болезни Альцгеймера было еще труднее.

Жибек Жолдасова назначила курс препаратов, которые будут поддерживать память больного и снимать тревожное состояние. Она и объяснила, почему после назначений невропатолога состояние больной только ухудшилось – эти препараты были противопоказаны при состоянии болезни Альцгеймера. Договорились, что будем наблюдаться в их клинике. Но затащить туда тетушку повторно так и не удалось.

Спустя несколько месяцев я обратилась в Областной центр психического здоровья и наркологических расстройств в Талгаре. Родственники и соседи к тому моменту уже выдвигали ультиматумы – сделай уже что-нибудь.

Они устали от выходок «моего Альцгеймера», от ее переездов и блужданий, теперь уже ночных. И я пошла на консультацию к главному психиатру Нургуль Жанаевой. Рассказала все что вытворяла тетушка. И, знаете, что? Главный психиатр меня выгнала.

На учет таких не ставим, не госпитализируем. Хотите, вызывайте полицию, но мы ее не возьмем.

После приема у меня сложилось впечатление, что она сама нуждается в лечении. Я пошла жаловаться к главному врачу. Мне сказали, что наша выписка от психотерапевта, а необходимо заключение психиатра. Филькина грамота! – таков был общий смысл сказанного.

На мои объяснения, что я и хочу, чтобы психиатр поставил диагноз и выписал препараты, меня снова отправили к Жанаевой. Тогда я плюнула на это дело и повезла «своего Альцгеймера» снова в РНПЦППН.

Обратите внимание

Она к тому времени была уже совсем неадекватна и спорить со мной не могла, поскольку не понимала, что происходит.

С момента появления первых признаков болезни прошло уже больше года. В РНПЦППН меня в очередной раз «обрадовали»: по квоте тётю уже не примем, так как диагноз пусть и не психиатра, но специалиста, есть.

Пришлось госпитализироваться платно, больше чем 120 тысяч тенге за 10 дней. Зато спустя год мучений 25 июля 2016 года тете официальной выпиской РНПЦППН поставили диагноз: болезнь Альцгеймера с ранним началом F00.

0 Как пояснила главный врач Логачева, болезнь Альцгеймера – это психическое расстройство, которой присвоен международный код F00.0

«ЗАЧЕМ ВАМ ПСИХИЧЕСКИ БОЛЬНОЙ РОДСТВЕННИК?»

Получив выписку с диагнозом, я снова отправилась в областной психдиспансер в Талгаре к врачу Жанаевой. Взяла с собой тетушку, чтобы поставить на учет, да и узнать, не полагаются ли от государства какие-то препараты.

У нас в месяц уходит до 23 тысяч тенге на лекарства, которые просто поддерживают «моего Альцгеймера». Признаюсь, к Жанаевой я шла с настроением послать ее куда подальше, если хоть слово против скажет. Также готовила жалобу на нее в прокуратуру.

Но Жанаева, увидев выписку из РНПЦППН, начала расспрашивать тетю о самочувствии, а потом неожиданно заявила: «Ну, вот, вполне адекватный человек! Это у нее склероз был!» И попросив больную подождать за дверью, начала отговаривать меня от постановки на учет.

«Ну зачем вам психически больной родственник? У вас сын есть?.. Во-о-о-т! Завтра он на госслужбу или в органы не сможет из-за нее устроиться!»

И добилась своего. Альцгеймера в Казахстане есть. Выяснилось также, что нам положены некоторые препараты. «Рисперидон», снимающий тревожное состояние и навязчивые желания и «Аминазин», оказывающий антипсихотическое и седативное действие, проще говоря, сильное успокоительное, я бы даже сказала, угнетающее. Правда, «Рисперидон» в психдиспансере мы получили только один раз.

Осенью нам сказали, что препарат закончился и до марта следующего года не будет. Нам он обходится в 5 тысяч тенге. В наличии есть только копеечный «Аминазин», цена которого не превышает 400 тенге. Самый дорогостоящий препарат из необходимых – это «Алзепил» за 17 тысяч тенге, он поддерживает память.

Первые результаты «Алзепил» дает через три месяца непрерывного приема, пропускать нельзя ни один.

ОТ ИСТЕРИИ К ФИЛОСОФИИ 

Однажды я в довольно расстроенных чувствах проезжала неровный участок трассы Алматы-Талгат и там за поворотом в Талдыбулак, где дорога немного наклонена мне в голову пришла неожиданная мысль.

Читайте также:  Светофоры новосибирска теперь управляются искусственным интеллектом

У меня возникла ассоциация с лентой Мёбиуса, может быть, у моей тетушки в голове эта самая лента, и она гуляет между мирами? Ведь у нее идет процесс атрофирования клеток головного мозга – мозг постепенно умирает.

Ученые утверждают, что мозг среднестатистического человека работает всего на три процента и что если нажитые тетушкой за всю жизнь три процента умирают, но сознание держится за счет неиспользованного резерва?

Важно

За эти полтора года у меня произошла переоценка ценностей. Я пережила сильную депрессию. В какой-то момент наша квартира стала походить на пристанище бомжей.

Тетя ходила по дому в верхней одежде и обуви, она даже спала так; из своей комнаты перекочевала на диван в гостиной; вытаскала половину домашнего скарба и своего гардероба, изорвала постельное белье на тряпки вместо туалетной бумаги. Жалуется, что три дня ничего не ела, хотя 15 минут назад поела уже в пятый раз.

Она кричит с балкона прохожим: «купите, хлебушка, пожалуйста! Я голодная!» Наш холодильник пустой, я покупаю продукты только на один раз и готовлю так же, потому что все недельные запасы, купленные в супермаркете и на базаре она прятала у себя в шкафу, где они быстро портились, отчего стояли неимоверные запахи. Перманентное состояние переезда сменилось на бродяжничество.

Только бы дома не сидеть, неважно куда идти. Положит в хозяйственную сумку настенные часы, сахар, еще чего-нибудь, и ходит по окрестностям. Когда я ухожу,  то закрываю ее, и она пытается сломать дверные замки. А не закрывать ее нельзя – уйдет и даже дверь не прикроет – заходи, бери.

Первое время я снимала с нее обувь, убиралась в квартире, возвращала все на места, но потом в отчаянии бросила это делать. Бессмысленно. Да, у меня маленький ребенок и антисанитария недопустима. Но мне было все равно.

Каждый день один и тот же нескончаемый кошмар и никому во всей стране, ни одной социальной службе, больнице, акимате, партии нет дела до нашей беды. Есть болезни, которые по тем или иным причинам попадают в поле зрения государства и оно вынуждено как-то помогать людям.

В случае с Альцгеймером, вы остаетесь одни с больным человеком. Я хотела залезть в петлю. Но больше всех пострадал, конечно, ребенок. Насмотревшись на нашу модель общения, сын теперь убежден, что пока на человека не накричишь, до него ничего не дойдет.

Он считает, что это норма – орать друг на друга и жить вот так…

КАК МНЕ СО ВСЕМ ЭТИМ СПРАВИТЬСЯ?

Мне работать надо – у меня на иждивении два ребенка: сын и тетушка со слабоумием. Иногда нужна просто психологическая поддержка, например, было бы полезно встречаться с людьми, у которых похожие проблемы, делиться опытом и просто помогать друг другу участием.

Для этого нужны какие-то объединения, группы взаимовыручки, пусть даже похожие на общества анонимных алкоголиков.  Также не хватает инфраструктуры, надежных заведений.

Тетя дважды умудрилась сбежать из центров временного пребывания, куда я устраивала ее на время своих командировок. Первый раз ее разыскивали всем фейсбуком, мои друзья буквально «патрулировали» город.

Совет

Второй раз она сбежала из Центра для пожилых людей с болезнью Альцгеймера, как они называют себя, детсада для пожилых. К сожалению, родственники к поиску тети не подключались.

Но если уж это произошло, то первое, что надо делать, поставить (добиться) диагноз и назначить правильный курс лечения. Второе,  психологическая поддержка родственников больного человека. Третье и сейчас самое важное для меня, устроить такого человека в, условно говоря, дом престарелых.

Я настолько выдохлась за эти полтора года, решая первые две задачи, что никак не соберусь силами взяться за третью. Я не в состоянии собирать все документы, тем более, очереди в них такие же, как и в детские сады.

Это большая проблема – отсутствие достаточного количества государственных учреждений для проживания таких людей. Я устроила тетю в детсад для пожилых людей, но он оказался для нас слишком дорогим. Сиделок она выгоняет. Одну дома оставлять опасно.

Недавно нашла один «пансионат» для временного пребывания пожилых людей, на 22 километре трассы Алматы-Бишкек. Поехав на место и увидев его, я испугалась. Что бы ни случилось, я свою тетю туда не отдам. Однокомнатные клетушки, которые закрываются на замок снаружи. Грязь. Антисанитария.

Страшно, как в фильме про рабовладельцев. Удивительно, что контролирующие органы вообще допустили существование подобного заведения. Хотя о чем это я? У нас в Казахстане ведь нет Альцгеймера.

Жанна Байтелова

Источник: https://esquire.kz/alcgeimer-v-kazakhstane/

Искусственный интеллект сможет выявлять болезнь Альцгеймера за годы до появления

Хроника событий

08 ноября 2018 – Искусственный интеллект все чаще используется в диагностике, например, для анализа медицинских изображений. Перспективы алгоритмов уже оценили онкологи, а теперь ИИ применили для ранней диагностики болезни Альцгеймера.

 Исследователи использовали 2100 ФДГ-ПЭТ изображений мозга 1002 пациентов, полученных у Инициативы по нейровизуализации болезни Альцгеймера. 90% этих снимков применили для обучения алгоритма, а остальные пошли в ход при его тестировании. В результате нейросеть приобрела способность выявлять метаболические паттерны, характерные для болезни Альцгеймера.

В конце испытаний алгоритм проверили на отдельном наборе из 40 снимков 40 пациентов, который не использовался в предыдущей работе. Итоги теста были впечатляющими: ИИ достиг 100-процентной точности, выявив каждого пациента с болезнью Альцгеймера в среднем за шесть лет до появления симптомов заболевания.

 Ученые отмечают, что 40 изображений недостаточно, чтобы судить об эффективности алгоритма. Чтобы доказать его способности, необходимо провести исследование на намного более крупной выборке. Тем не менее, в перспективе этот ИИ может стать важным диагностическим инструментом.

Обратите внимание

Ранее в Университете Макгилла создали ИИ, который позволяет выделять пациентов с повышенным риском болезни Альцгеймера на основе снимков МРТ, клинических характеристик и наследственности. Алгоритм дает прогнозы на пять лет вперед.   

19 сентября 2017 – Создать алгоритм выявления болезни у пациентов удалось исследователям из итальянского Университета Бари.

 Система тщательно изучает МРТ-сканы мозга человека и отмечает на них крошечные структурные изменения, характерные для данного нейродегенеративного заболевания. Искусственный интеллект обучали на основе 67 сканов, 38 из которых принадлежали больным людям, а 29 – здоровым.

Исследователи разделили сканы на небольшие регионы и дали возможность ИИ тщательно проанализировать нейронные связи между ними. После того как обучение было завершено, систему испытали ещё на 148 добровольцах.

Среди них было 48 человек, уже страдающих от Альцгеймера, а также 48 человек со слабыми когнитивными расстройствами, которые в конечном итоге, спустя годы, выливаются в это заболевание. Искусственный интеллект успешно продиагностировал заболевание в 86% случаев. 

Искусственный интеллект все чаще используется в диагностике, например, для анализа медицинских изображений. При этом, своевременная диагностика болезни Альцгеймера очень важна, поскольку лишь терапия на ранних этапах позволяет замедлить течение заболевания.

08 ноября 2018 – Своевременная диагностика болезни Альцгеймера очень важна, поскольку лишь терапия на ранних этапах позволяет замедлить течение заболевания. Однако выявить ее первые признаки непросто, отмечает Science Daily.

Характерные нарушения метаболизма глюкозы трудноуловимы, и, в отличие от биомаркеров рака, их определение представляет большую сложность. К счастью, сегодня люди могут переложить слишком трудные задачи на плечи ИИ.

 Искусственный интеллект все чаще используется в диагностике, например, для анализа медицинских изображений. Для нейровизуализации болезни Альцгеймера обычно используется позитронно-эмиссионная томография с применением радиоактивной 18-F-фтордезоксиглюкозы (ФДГ-ПЭТ).

Соединение вводится в кровь, а затем с помощью сканирования определяется его поглощение клетками мозга. ИИ учат анализировать изображения, выявляя метаболические паттерны, характерные для болезни Альцгеймера. 

Источники:

08 ноября 2018 – https://m.hightech.plus/2018/11/07/ii-diagnostiruet-bolezn-alcgeimera-za…

Важно

19 сентября 2017 – https://hi-news.ru/technology/ii-sposoben-vyyavit-bolezn-alcgejmera-za-g…

Источник: http://4teller.com/iskusstvennyy-intellekt-smozhet-vyyavlyat-bolezn-alcgeymera-za-gody-do-poyavleniya

Альцгеймер с: Искусственный интеллект предсказывает начало заболевания

Ответственная команда полагает, что после дальнейшей валидации инструмент может значительно помочь в раннем выявлении болезни Альцгеймера, давая время на лечение, чтобы замедлить болезнь более эффективно.

Исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Франциско использовали изображения 1002 человеческих мозгов в позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ) для обучения алгоритму глубокого изучения.

Они использовали 90% изображений, чтобы научить алгоритмов распознавать особенности болезни Альцгеймера, а остальные 10% – чтобы проверить его эффективность.

Затем они протестировали алгоритм на ПЭТ-изображениях мозга еще 40 человек. Из них алгоритм точно предсказал, какие люди получат окончательный диагноз болезни Альцгеймера. В среднем диагноз был поставлен более чем через 6 лет после сканирования.

В статье о результатах, недавно опубликованных в радиологическом журнале, группа описывает, как алгоритм “достиг 82% специфичности при 100% чувствительности, в среднем за 75,8% месяцев до постановки окончательного диагноза”.

“Мы были очень рады, – говорит соавтор, доктор Чжэ Хо Сон, который работает в отделении радиологии и биомедицинской визуализации университета, – работе с алгоритмом”.

“Он смог предсказать каждый случай, который привел к болезни Альцгеймера, – добавляет он.

Болезнь Альцгеймера и ПЭТ-изображения

По оценкам Ассоциации Альцгеймера, около 5,7 миллиона человек живут с болезнью Альцгеймера в Соединенных Штатах и к 2050 году эта цифра, вероятно, возрастет почти до 14 миллионов человек.

Более ранняя и точная диагностика не только принесет пользу больным, но и позволит со временем сэкономить около 7,9 трлн. долл.

По мере развития болезни Альцгеймера, она меняет то, как клетки мозга используют глюкозу. Это изменение в метаболизме глюкозы проявляется в виде ПЭТ-изображения, которое отслеживает поглощение радиоактивной формы глюкозы под названием 18F-фтородеоксиглюкоза (FDG).

Давая указания о том, что искать, ученые смогли обучить алгоритм глубокого изучения для оценки ПЭТ-изображений FDG на ранние признаки болезни Альцгеймера.

Глубокое изучение “учит самому себе”

Исследователи обучили алгоритму с помощью более чем 2 109 изображений головного мозга 1002 человек с помощью FDG ПЭТ-изображений. Они также использовали другие данные, полученные в рамках Инициативы по нейровизуализации болезни Альцгеймера.

В алгоритме использовалось глубокое изучение, сложный тип искусственного интеллекта, который включает изучение на примерах, подобно тому, как люди учатся.

Глубокое изучение позволяет алгоритму “научить себя” тому, что искать, выявляя тонкие различия между тысячами изображений.

Совет

Алгоритм анализа ПЭТ-изображений FDG был таким же хорошим, если не лучшим, чем у специалистов по человеческому роду.

Авторы отмечают, что “по сравнению с рентгенологами, модель глубокого изучения показала лучшие, со статистической точки зрения, результаты при выявлении пациентов, которым будет поставлен клинический диагноз [болезни Альцгеймера]“.

Будущее развитие

Доктор Сон предостерегает, что исследование было небольшим и что его результаты должны быть подтверждены. Это потребует использования более крупных наборов данных и большего количества снимков, сделанных со временем людьми в различных клиниках и учреждениях.

В будущем этот алгоритм может стать полезным дополнением к инструментарию радиолога и улучшить возможности для раннего лечения болезни Альцгеймера.

Исследователи также планируют включить в алгоритм другие виды распознавания образов.

Изменения в метаболизме глюкозы – не единственный признак болезни Альцгеймера, объясняет соавтор исследования Юнго Со, профессор кафедры радиологии и биомедицинской визуализации. Аномальное накопление белков также характеризует болезнь, добавляет он.

” Если FDG ПЭТ с [искусственным интеллектом] может предсказать болезнь Альцгеймера на столь раннем этапе, то бета-амилоидный налет и тау-белковый ПЭТ-изображение могут добавить еще одно измерение важной прогностической силы”.

Источник: http://UpSkin.ru/mednews/alcgejmer-s-iskusstvennyj-intellekt-predskazyvaet-nachalo-zabolevaniya.html

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector