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  人工智能預(yù)測(cè)阿爾茨海默癥，準(zhǔn)確率超99%！
  
  2021-09-07 來(lái)源：轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)網(wǎng)
  
  阿爾茨海默?。ˋD）是一種起病隱匿的進(jìn)行性發(fā)展的神經(jīng)系統(tǒng)退行性疾病。臨床上以記憶障礙、失語(yǔ)、失用、失認(rèn)、視空間技能損害、執(zhí)行功能障礙以及人格和行為改變等全面性癡呆表現(xiàn)為特征，病因迄今未明。65歲以前發(fā)病者，稱早老性癡呆；65歲以后發(fā)病者稱老年性癡呆，它影響著世界上大部分老齡化人口。因此，早期診斷這種疾病以建立有效護(hù)理和改善患者生活的必要性再怎么強(qiáng)調(diào)也不為過(guò)。
  
  立陶宛考納斯大學(xué)的研究人員開(kāi)發(fā)了一種基于深度學(xué)習(xí)的方法，可以通過(guò)大腦圖像預(yù)測(cè)阿爾茨海默病的可能發(fā)病，準(zhǔn)確率超過(guò)99%。在《Diagnostics》上發(fā)表了一篇題為“Analysis of Features of Alzheimer’s Disease: Detection of Early Stage from Functional Brain Changes in Magnetic Resonance Images Using a Finetuned ResNet18 Network”的文章，該方法是在分析138名受試者的功能性MRI圖像時(shí)開(kāi)發(fā)的，在準(zhǔn)確性、敏感性和特異性方面優(yōu)于先前開(kāi)發(fā)的。
  
  據(jù)世界衛(wèi)生組織稱，阿爾茨海默病是癡呆癥常見(jiàn)的病因，占癡呆癥病例的70%。全世界約有2400萬(wàn)人受到影響，預(yù)計(jì)這一數(shù)字將每20年翻一番。由于社會(huì)老齡化，該疾病在未來(lái)幾年將成為代價(jià)高昂的公共衛(wèi)生負(fù)擔(dān)。
  
  “全世界的醫(yī)學(xué)專業(yè)人員都試圖提高人們對(duì)早期阿爾茨海默病診斷的認(rèn)識(shí)，這為患者提供了更好的從治療中獲益的機(jī)會(huì)。這也是尼日利亞博士生Modupe Odusami選擇課題時(shí)重要的議題之一?！笨技{斯科技大學(xué)信息工程系多媒體工程系的研究員Rytis Maskeliūnas曾這樣說(shuō)，他也是Odusami的博士生導(dǎo)師。
  
  把圖像處理委托給機(jī)器
  
  分析阿爾茨海默?。ˋD）的特征，根據(jù)新的技術(shù)，創(chuàng)建更有效和準(zhǔn)確的工具。目前，有幾種方法可用于早期檢測(cè)AD，如神經(jīng)成像技術(shù)，行為和情緒分析，通常稱為認(rèn)知方法，以及認(rèn)知測(cè)試。行為分析方法有助于檢測(cè)對(duì)日常生活活動(dòng)中常見(jiàn)問(wèn)題的不規(guī)則反應(yīng)，其中一些方法涉及在患者家中安裝傳感器。這種策略的一個(gè)主要缺點(diǎn)是它有很多限制，因?yàn)樵诨颊叩募抑邪惭b傳感器需要得到他們的許可。
  
  阿爾茨海默病的早期癥狀之一可能是輕度認(rèn)知損害（MCI），這是正常衰老預(yù)期認(rèn)知下降和癡呆之間的階段。根據(jù)Maskeliūnas的說(shuō)法，基于先前的研究，功能磁共振成像（fMRI）可以用來(lái)識(shí)別大腦中與阿爾茨海默病發(fā)病相關(guān)的區(qū)域。MCI的早期通常沒(méi)有明顯的癥狀，但在相當(dāng)多的情況下，可以通過(guò)神經(jīng)影像學(xué)檢測(cè)到。
  
  然而，盡管理論上可能，手動(dòng)分析功能磁共振成像圖像，試圖識(shí)別與阿爾茨海默氏癥相關(guān)的變化，不僅需要特定的知識(shí)，而且耗時(shí)。應(yīng)用深度學(xué)習(xí)和其他人工智能方法可以大大加快這一速度。發(fā)現(xiàn)MCI特征并不一定意味著存在疾病，因?yàn)樗部赡苁瞧渌嚓P(guān)疾病的癥狀，但它更像是一個(gè)指標(biāo)和可能的助手，可以引導(dǎo)醫(yī)療專業(yè)人員進(jìn)行評(píng)估。
  
  “現(xiàn)代信號(hào)處理允許將圖像處理委托給機(jī)器，機(jī)器可以更快、更準(zhǔn)確地完成圖像處理。當(dāng)然，我們不敢建議醫(yī)學(xué)專業(yè)人員十分地依賴任何算法。把一臺(tái)機(jī)器想象成一個(gè)機(jī)器人，它能夠完成繁瑣的任務(wù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序并搜索特征。在這種情況下，在計(jì)算機(jī)算法選擇了可能受影響的病例后，專家可以更仔細(xì)地研究這些病例，，隨著診斷和治療更快地到達(dá)患者手中，每個(gè)人都會(huì)受益?！盡askeliūnas說(shuō)，他是該模型研究團(tuán)隊(duì)的負(fù)責(zé)人。
  
  我們需要充分利用數(shù)據(jù)
  
  基于深度學(xué)習(xí)的模型是由立陶宛人工智能領(lǐng)域的研究人員，進(jìn)行的富有成果的合作開(kāi)發(fā)的，該模型使用了知名的ResNet 18（殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）對(duì)138名受試者獲得的功能性MRI圖像進(jìn)行分類。這些圖像分為六類：從健康到輕度認(rèn)知障礙（MCI）到老年癡呆癥。研究總共78753張圖像，為了進(jìn)行評(píng)估，將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和驗(yàn)證數(shù)據(jù)集，其分割率分別為70%（共51443張圖像）和30%（共27310張圖像）。
  
  該研究的數(shù)據(jù)來(lái)自ADNI（阿爾茨海默病神經(jīng)影像學(xué)倡議）數(shù)據(jù)庫(kù)。
  
  該模型能夠有效地找到給定數(shù)據(jù)集中的MCI特征，對(duì)于早期MCI與AD、晚期MCI與AD以及MCI與早期MCI，分別達(dá)到99.99%、99.95%和99.95%的較好分類精度。
  
  Maskeliūnas說(shuō)：“雖然這不是第一次嘗試從類似的數(shù)據(jù)診斷早發(fā)性阿爾茨海默病，但我們的主要突破是算法的準(zhǔn)確性。顯然，如此高的數(shù)字并不能代表真實(shí)的現(xiàn)實(shí)表現(xiàn)，但我們正在與醫(yī)療機(jī)構(gòu)合作，以獲取更多數(shù)據(jù)?！?/span>
  
  根據(jù)他的說(shuō)法，該算法可以開(kāi)發(fā)成軟件，分析從弱勢(shì)群體（65歲以上、有腦損傷、高血壓等病史的人群）收集的數(shù)據(jù)，并通知醫(yī)務(wù)人員與早發(fā)阿爾茨海默病相關(guān)的異常情況。
  
  “我們需要充分利用數(shù)據(jù)，”Maskeliūnas說(shuō)，“這就是為什么我們的研究小組專注于歐洲開(kāi)放科學(xué)原則，這樣任何人都可以利用我們的知識(shí)并進(jìn)一步發(fā)展它們。我相信這項(xiàng)原則對(duì)社會(huì)進(jìn)步有重大貢獻(xiàn)?！?/span>
  
  研究員的主要領(lǐng)域是將現(xiàn)代人工智能方法應(yīng)用于信號(hào)處理和多模式接口，他說(shuō)，上述模型可以集成到一個(gè)更復(fù)雜的系統(tǒng)中，分析幾個(gè)不同的參數(shù)，例如，還可以監(jiān)測(cè)眼球運(yùn)動(dòng)的跟蹤，“面部閱讀”、聲音分析等。這樣的技術(shù)可以用于自我檢查和提醒，如果有任何事情引起擔(dān)憂，可以尋求專業(yè)建議。
  
  Maskeliūnas說(shuō)：“技術(shù)可以使藥物更容易獲得，也更便宜。盡管它們永遠(yuǎn)不會(huì)（至少不會(huì)很快）真正取代醫(yī)療專業(yè)人員，但技術(shù)可以鼓勵(lì)尋求及時(shí)的診斷和幫助?！?/span>
  
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