Studiu nou: testul neinvaziv prezice riscul de Alzheimer și demență
Noile cercetări sugerează că progresele tehnologice permit acum software-ului să prezică riscul unei persoane de a dezvolta boala Alzheimer și demențe asociate din informațiile obținute în timpul vizitelor de rutină ale medicului.
Descoperirea este importantă, deoarece este o metodă neintruzivă cu costuri reduse de detectare a unei boli cronice care deseori perturbă viața atât pentru individ, cât și pentru familia sa.
Oamenii de știință de la Regenstrief Institute, Indiana University și Merck au dezvoltat și testat algoritmii folosind date din dosarele medicale electronice. Noua dezvoltare este importantă, deoarece cel puțin 50% dintre pacienții vârstnici de îngrijire primară care trăiesc cu boala Alzheimer și demențe asociate nu primesc niciodată un diagnostic.
Și mulți mai mulți trăiesc cu simptome timp de doi până la cinci ani înainte de a fi diagnosticați. În prezent, testele pentru depistarea riscului de demență sunt invazive, consumatoare de timp și costisitoare.
„Lucrul minunat al acestei metode este că este pasivă și oferă o acuratețe similară testelor mai intruzive care sunt folosite în prezent”, a declarat cercetătorul principal Malaz Boustani, MD, MPH, cercetător la Regenstrief Institute și profesor la Universitatea Indiana Scoala de Medicina.
Aceasta este o solutie redusa, scalabila, care poate oferi beneficii substantiale pacientilor si familiilor acestora, ajutandu-i sa se pregateasca pentru posibilitatea de viata cu dementa si permitandu-le sa ia masuri.
Echipa de cercetare, care a inclus, de asemenea, oameni de știință din statul Georgia, Albert Einstein College of Medicine și Solid Research Group, și-a publicat recent concluziile cu privire la două abordări diferite de învățare automată.
O lucrare, publicată în Jurnalul Societății Americane de Geriatrie, a analizat rezultatele unui algoritm de procesare a limbajului natural. În această tehnică, abordările de învățare automată sunt determinate prin analiza exemplelor.
O abordare conexă, discutată într-un document Inteligența artificială în medicină articol, a împărtășit rezultatele dintr-un model care utilizează un ansamblu de arbori de decizie. Ambele metode au arătat o acuratețe similară la prezicerea apariției demenței în termen de unu și trei ani de la diagnostic.
Pentru a instrui algoritmii, cercetătorii au adunat date despre pacienți din Rețeaua Indiana pentru îngrijirea pacienților. Modelele au folosit informații despre prescripții și diagnostice, care sunt câmpuri structurate, precum și note medicale, care sunt text liber, pentru a prezice apariția demenței.
Cercetătorii au descoperit că notele textului liber erau cele mai valoroase pentru a ajuta la identificarea persoanelor cu risc de a dezvolta boala.
„Această cercetare este interesantă, deoarece oferă potențial un beneficiu semnificativ pacienților și familiilor acestora”, a declarat Patrick Monahan, dr., Autor al studiului de la Școala de Medicină IU și un om de știință afiliat Regenstrief.
„Clinicienii pot oferi educație privind comportamentul și obiceiurile pentru a ajuta pacienții să facă față simptomelor și să trăiască o calitate a vieții mai bună”.
Zina Ben Miled, dr., MS, autor al unui studiu de la Școala de Inginerie și Tehnologie Purdue explică: „Identificarea timpurie a riscurilor permite medicilor și familiilor posibilitatea de a pune în aplicare un plan de îngrijire. Știu din experiență ce povară poate fi tratarea diagnosticului de demență. Fereastra oferită de acest test este atât de importantă pentru a contribui la îmbunătățirea calității vieții atât pentru pacienți, cât și pentru familiile lor. ”
În plus față de beneficiul pentru familii, aceste metode pot oferi, de asemenea, economii semnificative de costuri pentru pacienți și sistemele de sănătate. Acestea înlocuiesc necesitatea unor teste costisitoare și permit clinicienilor să examineze populații întregi pentru a le identifica pe cele mai expuse riscului. Întârzierea apariției simptomelor economisește, de asemenea, o sumă semnificativă de bani pentru tratament.
Următorul pas este de a implementa acești algoritmi de învățare automată în clinicile din viața reală pentru a testa dacă ajută la identificarea mai multor cazuri adevărate de demență, precum și pentru a afla cum influențează dorința unui pacient de a urmări rezultatele.
Sursa: Regenstrief Institute
