人工知能は診断の6年前にアルツハイマー病を予測することができます
- AIは、脳画像技術を強化して、診断前のアルツハイマー病を予測することができます。
- この研究で開発された畳み込みニューラルネットワークは、アルツハイマー病につながる脳スキャン（100％の感度）を特定することができました。
米国では500万人以上がアルツハイマー病を患っており、この数は2050年までに1400万人に達すると予測されています。65秒ごとに米国の誰かがアルツハイマー病を発症し、米国で6番目に多い死因となっています。
通常、この病気はすべての症状が現れたときに診断され、この時までに脳細胞の喪失が非常に顕著になり、介入するには遅すぎます。アルツハイマー病の進行を止めたり逆転させたりする治療法はありませんが、早期に発見して進行を遅らせ、症状を改善することはできます。
現在、カリフォルニア大学の研究者は、人工知能が脳画像技術を強化して、診断の何年も前にアルツハイマー病を予測する方法を説明しています。調査結果は、何百万人もの患者と介護者を助ける可能性があります。
ディープラーニングは脳代謝を分析します
以前の研究では、アルツハイマー病が脳の代謝を変化させることが示されていました。脳のグルコース代謝の低下が特徴的に観察されています。ただし、これらの微妙な変更を認識することは、非常に困難な作業になる可能性があります。
この研究では、研究者はアルツハイマー病を予測する脳代謝の変化を検出するために深層学習法を適用しました。彼らは、陽電子放出断層撮影（PET）と呼ばれる核医学機能イメージング技術から得られた何千もの画像でこの方法を訓練しました。
彼らは、この病気の予防と治療に焦点を当てた主要なマルチサイトプロジェクトADNI（アルツハイマー病ニューロイメージングイニシアチブの略）からのデータにアクセスできました。
参照：放射線| doi：10.1148 / radiol.2018180958 | RSNA
データセットには、1,000人を超える患者からの2,100を超えるPET脳スキャンが含まれていました。彼らはこのデータセットの90％をディープラーニング手法のトレーニングに使用し、残りの10％をテストに使用しました。
次に、アルゴリズムが調べたことがない40人の患者からの40枚の画像の新しい独立したグループでメソッドをテストしました。 40回のPETスキャンすべてで、（平均して）最終診断の6年前にアルツハイマー病を検出することができました。
研究者は、NVIDIA TITAN XpGPUとCUDADeep Neural Networkライブラリを使用して、畳み込みニューラルネットワークをトレーニングしました。アルツハイマー病につながるすべてのスキャン（100％の感度）を予測しました。
次は何ですか？
結果は非常に印象的ですが、研究者は、検証セットがアルゴリズムを完全に信頼できるものにするのに十分な大きさではないと警告しました。このAIツールをより成熟させるには、より多くのデータが必要です。
現在、このツールは、幅広い画像検査や生化学的検査を含む放射線科医の仕事を補完するために使用できます。多施設データの大規模な外部検証とモデルのキャリブレーションにより、このツールを臨床ワークフローに統合して、医師が病気を早期に予測できるようにすることができます。
読む：科学者はアルツハイマー病の遺伝的危険因子を発見して修正する
チームは、タンパク質の塊、ベータアミロイドおよびタウタンパク質、およびアルツハイマー病に固有の他のマーカーの異常な蓄積に関連するパターンを認識するように、神経ネットワークをさらにトレーニングすることを計画しています。
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