AI가 누가 치매에 걸릴지 예측할 수 있는 방법을 보여주는 연구

새로운 대규모 연구는 인공 지능(AI)이 기억력 클리닉에 다니는 사람들이 92년 안에 치매에 걸릴지 예측할 수 있다는 결론을 내렸습니다. AI는 XNUMX%의 정확도로 이 예측을 할 수 있습니다.

이 연구는 미국에 있는 15,300명이 넘는 환자의 데이터에 의존했으며 연구는 Exeter 대학에서 수행되었습니다. 

숨겨진 패턴 식별 

이 기술은 누가 가장 위험에 처해 있는지 파악하기 전에 먼저 데이터에서 숨겨진 패턴을 식별합니다. 이 알고리즘은 또한 치매로 잘못 진단되었을 수 있는 사람들의 수를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 

이 연구는 년에 출판되었다 자마 네트워크 오픈 알츠하이머 연구 영국에서 자금을 지원합니다. 

연구자들은 미국에 있는 30개의 국립 알츠하이머 코디네이팅 센터 기억 클리닉 네트워크에 참석한 사람들의 데이터를 분석했습니다. 연구 시작 당시 치매가 없었던 참석자들은 기억력 및 뇌 기능과 관련된 다양한 문제를 경험하고 있었습니다. 

이 연구는 2005년부터 2015년 사이에 진행되었으며, 참가자 92명 중 XNUMX명은 기억 클리닉을 방문한 지 XNUMX년 이내에 새로운 치매 진단을 받았습니다. XNUMX%의 정확도를 지닌 머신러닝 모델은 기존의 다른 두 가지 연구 방법보다 이러한 사례를 훨씬 더 정확하게 예측했습니다. 

잘못된 진단 번복 

이 연구의 또 다른 새로운 발견은 치매 진단의 약 80%가 오류로 나타나 결국 진단이 역전되었다는 것입니다. 이러한 일관되지 않은 진단 중에서 기계 학습 알고리즘은 XNUMX% 이상을 정확하게 식별할 수 있었습니다. 

David Llewellyn 교수는 Exeter 대학의 Alan Turing Fellow입니다. 그는 새로운 연구를 감독했습니다. 

Llewellyn 교수는 “우리는 이제 XNUMX년 안에 누가 치매에 걸릴지 정확하게 예측하도록 컴퓨터를 가르칠 수 있습니다. 오진. 이것은 임상 실습에서 추측을 줄이고 진단 경로를 크게 개선하여 가족이 필요한 지원을 가능한 한 빠르고 정확하게 받을 수 있도록 도와줍니다.”

Janice Ranson 박사는 대학의 연구원입니다.

“우리는 치매가 매우 두려운 상태라는 것을 알고 있습니다. 메모리 클리닉에 기계 학습을 포함하면 진단이 훨씬 더 정확해지고 잘못된 진단으로 인해 발생할 수 있는 불필요한 고통을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.”라고 Ranson 박사는 말했습니다. 

연구팀은 이제 임상에서 기계 학습 방법의 실제 사용을 평가하기 위한 후속 연구를 수행할 예정입니다. 

Rosa Sancho 박사는 영국 알츠하이머 연구소의 연구 책임자입니다. 

산초는 "인공지능은 치매를 유발하는 질병의 조기 발견을 개선할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있으며 자신이나 사랑하는 사람이 치매 증상을 보이는 사람들을 위한 진단 과정에 혁명을 일으킬 수 있다"고 말했다. "이 기술은 기존의 대체 접근 방식에 비해 크게 개선되었으며 의사에게 생활 방식 변화를 권장하고 지원 또는 심층 평가를 통해 혜택을 받을 수 있는 사람을 식별할 수 있는 기반을 제공할 수 있습니다."