Kecerdasan buatan mengatasi ujian klinikal dalam meramalkan perkembangan penyakit Alzheimer.
Para saintis Cambridge telah mencipta alat kecerdasan buatan (AI) yang boleh meramalkan sama ada orang yang mengalami tanda awal demensia akan kekal stabil atau menghidap penyakit Alzheimer. Alat ini tepat dalam empat daripada lima kes.
Pendekatan baharu ini boleh mengurangkan keperluan untuk ujian yang mahal dan invasif, meningkatkan hasil rawatan awal. Intervensi awal, seperti perubahan gaya hidup atau ubat baru, adalah paling berkesan pada peringkat ini.
Demensia ialah isu kesihatan global utama, yang menjejaskan lebih 55 juta orang di seluruh dunia dan menelan belanja kira-kira $820 bilion setiap tahun. Jumlah kes dijangka meningkat hampir tiga kali ganda dalam tempoh 50 tahun akan datang.
Penyakit Alzheimer adalah punca utama demensia, bertanggungjawab untuk 60–80% kes. Pengesanan awal adalah penting untuk rawatan yang berkesan, tetapi kaedah semasa selalunya melibatkan ujian invasif atau mahal seperti imbasan tomografi pelepasan positron (PET) atau tusukan lumbar, yang tidak selalu tersedia.
Disebabkan oleh batasan ini, sehingga satu pertiga daripada pesakit mungkin salah didiagnosis atau didiagnosis terlalu lewat untuk rawatan yang berkesan.
Pasukan dari Jabatan Psikologi Universiti Cambridge telah membangunkan model pembelajaran mesin untuk meramalkan berapa cepat individu yang mengalami masalah ingatan ringan akan berkembang menjadi Alzheimer. Penyelidikan mereka, yang diterbitkan dalam jurnal eClinicalMedicine, menunjukkan model ini lebih tepat daripada alat diagnostik klinikal semasa.
Para penyelidik membina model mereka menggunakan data kos rendah, bukan invasif, termasuk ujian kognitif dan imbasan MRI yang menunjukkan atrofi otak, daripada lebih 400 individu dalam kohort penyelidikan AS.
Mereka kemudian menguji model itu dengan data dunia sebenar daripada 600 lagi peserta di AS dan 900 orang dari klinik ingatan di UK dan Singapura.
Algoritma ini boleh membezakan antara orang yang mengalami gangguan kognitif ringan yang stabil dan mereka yang akan menghidap Alzheimer dalam tempoh tiga tahun. Ia mengenal pasti dengan betul individu yang akan menghidap Alzheimer dalam 82% kes dan mereka yang tidak dalam 81% kes hanya menggunakan ujian kognitif dan imbasan MRI.
Algoritma ini adalah kira-kira tiga kali lebih tepat daripada kaedah semasa, mengurangkan kemungkinan salah diagnosis.
Model ini juga membenarkan penyelidik untuk mengklasifikasikan orang yang menghidap Alzheimer kepada tiga kumpulan: mereka yang simptomnya akan kekal stabil (kira-kira 50%), mereka yang akan berkembang dengan perlahan (kira-kira 35%), dan mereka yang akan berkembang pesat (baki 15%).
Ramalan ini telah disahkan dengan data susulan selama enam tahun. Pengecaman awal ini adalah penting untuk menggunakan rawatan baharu dan memantau dengan teliti pesakit yang sedang berkembang pesat.
Bagi 50% yang simptomnya kekal stabil, model menunjukkan bahawa masalah mereka mungkin disebabkan oleh sebab lain, seperti kebimbangan atau kemurungan, dan mereka boleh mengikuti laluan klinikal yang berbeza.
Profesor Zoe Kourtzi dari Universiti Cambridge berkata, “Kami telah membangunkan alat yang hanya menggunakan ujian kognitif dan imbasan MRI tetapi lebih sensitif daripada kaedah semasa dalam meramalkan sama ada seseorang akan berkembang menjadi Alzheimer dan berapa cepat.”
“Ini boleh meningkatkan penjagaan pesakit dengan ketara, menunjukkan siapa yang memerlukan pemantauan rapi dan melegakan kebimbangan bagi mereka yang diramalkan kekal stabil. Ia juga mengurangkan keperluan untuk ujian yang tidak perlu.”
Algoritma telah disahkan dengan data daripada hampir 900 individu daripada klinik ingatan di UK dan Singapura, menunjukkan ia boleh digunakan dalam tetapan klinikal dunia sebenar.
Dr Ben Underwood, Pakar Psikiatri Perunding Kehormat di CPFT dan penolong profesor di Universiti Cambridge, menekankan kepentingan mengurangkan ketidakpastian tentang masalah ingatan pada orang dewasa yang lebih tua, yang boleh menyebabkan kebimbangan dan kekecewaan.
Profesor Kourtzi menekankan keperluan untuk alat yang lebih baik untuk menangani demensia dengan mengenal pasti dan campur tangan awal. Pasukan ini bertujuan untuk memperluaskan model mereka kepada bentuk demensia lain dan jenis data yang berbeza, seperti penanda ujian darah.
“Matlamat kami adalah untuk meningkatkan alat AI kami untuk membantu doktor menetapkan pesakit yang betul kepada laluan diagnostik dan rawatan yang betul pada masa yang sesuai,” kata Profesor Kourtzi. “Ini boleh mempercepatkan penemuan ubat baru untuk merawat demensia.”
Sumber maklumat:
Penanda berpandukan AI yang teguh dan boleh ditafsir untuk ramalan demensia awal dalam tetapan klinikal dunia sebenar. [eClinicalMedicine (2024)]. DOI: 10.1016/j.eclinm.2024.102725
