Connect with us

Các nhà nghiên cứu tạo ra mô hình dự đoán tuổi não dựa trên trí tuệ nhân tạo

Y tế

Các nhà nghiên cứu tạo ra mô hình dự đoán tuổi não dựa trên trí tuệ nhân tạo

mm

Các nhà nghiên cứu tại Hội Radiological Society of North America đã phát triển một mô hình dự đoán tuổi não dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) có thể lượng hóa sự sai lệch từ quỹ đạo lão hóa não khỏe mạnh ở bệnh nhân mắc suy giảm nhận thức nhẹ.

Nghiên cứu này đã được công bố vào tháng 6 trên Radiology: Artificial Intelligence.

Phát hiện sớm suy giảm nhận thức

Theo các nhà nghiên cứu, mô hình này có thể được sử dụng để hỗ trợ phát hiện sớm suy giảm nhận thức.

Những người mắc suy giảm nhận thức nhẹ amnestic (aMCI), một giai đoạn chuyển tiếp từ lão hóa bình thường sang bệnh Alzheimer, có khiếm khuyết về trí nhớ nghiêm trọng hơn so với tuổi và trình độ học vấn của họ. Tuy nhiên, nó không đủ nghiêm trọng để ảnh hưởng đến chức năng hàng ngày của họ.

Nghiên cứu này liên quan đến Ni Shu, Tiến sĩ, từ Phòng thí nghiệm Nhà nước về Neuroscience và Học tập nhận thức, Đại học Bắc Kinh, ở Bắc Kinh, Trung Quốc, cùng với các đồng nghiệp khác.

Đội ngũ này đã sử dụng một phương pháp học máy để đào tạo một mô hình dự đoán tuổi não, dựa trên hình ảnh MRI T1-weighted của 974 người trưởng thành khỏe mạnh giữa 49,3 và 95,4 tuổi.

Mô hình đã được đào tạo sau đó được áp dụng để ước tính sự khác biệt tuổi dự đoán của bệnh nhân aMCI trong các tập dữ liệu từ Sáng kiến Tái tạo Não lão hóa Bắc Kinh, bao gồm 616 đối tượng khỏe mạnh và 80 bệnh nhân aMCI, và Sáng kiến Hình ảnh Não bệnh Alzheimer, bao gồm 589 đối tượng khỏe mạnh và 144 bệnh nhân aMCI.

Ngoài ra, đội ngũ cũng đã xem xét các mối liên hệ giữa sự khác biệt tuổi dự đoán và suy giảm nhận thức, các yếu tố nguy cơ di truyền, các dấu ấn sinh học bệnh lý của bệnh Alzheimer và tiến triển lâm sàng ở bệnh nhân aMCI.

Kết quả nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu cho thấy bệnh nhân aMCI có quỹ đạo lão hóa não khác biệt so với quỹ đạo lão hóa bình thường. Các mô hình dự đoán tuổi não được đề xuất sẽ có thể lượng hóa sự sai lệch cá nhân từ quỹ đạo bình thường này.

Đội ngũ cũng đã phát hiện ra rằng sự khác biệt tuổi dự đoán có liên quan mạnh mẽ với suy giảm nhận thức cá nhân của bệnh nhân aMCI trong các lĩnh vực như trí nhớ, chú ý và chức năng điều hành.

“Mô hình dự đoán mà chúng tôi tạo ra rất chính xác trong việc ước tính tuổi niên lịch ở những người tham gia khỏe mạnh dựa trên sự xuất hiện của các bản quét MRI,” bài báo cho biết. “Ngược lại, đối với aMCI, mô hình ước tính tuổi não lớn hơn 2,7 năm so với tuổi niên lịch trung bình của bệnh nhân.”

Mô hình cũng cho thấy bệnh nhân aMCI tiến triển mắc phải nhiều sai lệch từ lão hóa não bình thường hơn so với bệnh nhân aMCI ổn định. Thông qua việc sử dụng các công cụ như điểm số sự khác biệt tuổi dự đoán và các dấu ấn sinh học của bệnh Alzheimer, sự tiến triển của aMCI có thể được dự đoán tốt hơn.

Bằng cách kết hợp sự khác biệt tuổi dự đoán với các dấu ấn sinh học khác của bệnh Alzheimer, hiệu suất tốt nhất để phân biệt chính xác giữa aMCI tiến triển và aMCI ổn định có thể được đạt được.

“Công việc này cho thấy sự khác biệt tuổi dự đoán có tiềm năng trở thành một dấu ấn sinh học mạnh mẽ, đáng tin cậy và được tính toán hóa để chẩn đoán sớm suy giảm nhận thức và theo dõi phản ứng với điều trị,” các tác giả cho biết.

Alex McFarland là một nhà báo và nhà văn về trí tuệ nhân tạo, khám phá những phát triển mới nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Ông đã hợp tác với nhiều công ty khởi nghiệp và xuất bản về trí tuệ nhân tạo trên toàn thế giới.