研究：AIが2年以内に認知症になる人を92％の精度で予測可能

新しい大規模研究により、記憶クリニックを受診した人々のうち、2年以内に認知症になる人をAIが92％の精度で予測できることが明らかになった。

この研究は、アメリカの15,300人以上の患者データに基づいて行われ、エクセター大学によって実施された。

隠れたパターンの特定

この手法は、まずデータの中に隠れたパターンを特定し、次に最もリスクの高い人を学習する。アルゴリズムは、認知症の誤診を減らすこともできる。

この研究は、JAMA Network Open に掲載され、アルツハイマー研究UKによって資金提供された。

研究者たちは、アメリカの30の国立アルツハイマー協調センターの記憶クリニックを受診した人々のデータを分析した。参加者は、認知症を患っていなかったが、記憶や脳機能に関する様々な問題を経験していた。

この研究は、2005年から2015年にかけて行われ、参加者の10人に1人が、記憶クリニックを受診後2年以内に新たに認知症の診断を受けた。92％の精度を持つマシンラーニングモデルは、他の2つの既存の研究方法よりも遥かに正確だった。

誤診の逆転

研究から得られた新しい発見は、認知症の診断の約8％が誤診だったことが判明した。診断が最終的に逆転した。マシンラーニングアルゴリズムは、これらの矛盾した診断の80％以上を正確に特定した。

デビッド・ルウェリン教授は、エクセター大学に所属するアラン・チューリング・フェローである。

「私たちは、コンピューターに2年以内に認知症になる人を正確に予測する方法を教えることができた」とルウェリン教授は述べた。「また、私たちのマシンラーニングアプローチが誤診された患者を特定できることもわかった。このアプローチは、臨床実践における推測を減らし、診断パスウェイを大幅に改善する可能性がある。家族が必要なサポートに迅速かつ正確にアクセスできるようにするのに役立つ。」

ジャニス・ランソン博士は、エクセター大学の研究フェローである。

「認知症は非常に恐れられる病気である。記憶クリニックにマシンラーニングを組み込むことで、診断の精度を大幅に高めることができる。誤診による不必要なストレスを減らすことができる」とランソン博士は述べた。

研究チームは、今後、臨床でのマシンラーニング方法の実用性を評価するためのフォローアップ研究を実施する予定である。

ローザ・サンチョ博士は、アルツハイマー研究UKの研究責任者である。

「人工知能は、認知症の原因となる疾患の早期発見に大きな潜在性を持っている。診断プロセスを革命的に変える可能性がある。人工知能は、医師がライフスタイルの変更を勧め、または詳細な評価の必要性を特定するための基準を提供することができる」とサンチョ博士は述べた。「この手法は、既存の代替アプローチよりも大幅に改善されており、認知症の症状を示す人やその家族を心配する人々に対する「rocess for people concerned about themselves or a loved one showing symptoms」というプロセスになる可能性がある。」