Исследователи из Mayo Clinic разработали новый инструмент искусственного интеллекта (ИИ) под названием StateViewer, который помогает врачам идентифицировать паттерны активности мозга, связанные с девятью типами деменции, включая болезнь Альцгеймера, используя одно широко доступное сканирование. Это значительное достижение в области ранней и точной диагностики.
Методы исследования и результаты
Согласно исследованию, опубликованному в журнале Neurology, StateViewer помог исследователям определить тип деменции в 88% случаев. Инструмент также позволил врачам интерпретировать снимки мозга почти в два раза быстрее и с точностью до трёх раз выше, чем при использовании стандартных методов. ИИ обучался и тестировался на более чем 3600 снимках, включая изображения пациентов с деменцией и людей без когнитивных нарушений.
Значение инновации
Эта разработка решает ключевую задачу в уходе за пациентами с деменцией: раннюю и точную диагностику, даже при наличии нескольких заболеваний. Своевременная диагностика помогает подобрать наиболее подходящее лечение, когда оно может оказать наибольшее влияние. Инструмент может предоставить продвинутую диагностическую поддержку клиникам, где не хватает опыта в области неврологии.
Эксперты, стоящие за разработкой
StateViewer был разработан под руководством Дэвида Джонса (David Jones), невролога из Mayo Clinic и директора программы искусственного интеллекта в неврологии Mayo Clinic. Лиланд Барнард (Leland Barnard), учёный данных, руководил разработкой ИИ для StateViewer. Они подчёркивают важность точного и своевременного диагноза для каждого пациента и потенциал машинного обучения в клинической медицине.
Принцип работы инструмента
Инструмент анализирует сканирование позитронно-эмиссионной томографии с фтордезоксиглюкозой (FDG-PET), которое показывает, как мозг использует глюкозу для получения энергии. Затем он сравнивает сканирование с большой базой данных снимков от людей с подтверждённым диагнозом деменции и выявляет паттерны, соответствующие конкретным типам или комбинациям деменции.
Заключение: планы на будущее
Исследователи из Mayo Clinic планируют расширить использование инструмента и продолжат оценивать его эффективность в различных клинических условиях.
Литература:
Leland Barnard et al, An FDG-PET–Based Machine Learning Framework to Support Neurologic Decision-Making in Alzheimer Disease and Related Disorders, Neurology (2025). DOI: 10.1212/WNL.0000000000213831
Ведущий специалист отдела организации клинических исследований, терапевт, врач ультразвуковой диагностики ООО «ВеронаМед» (г. Санкт-Петербург), главный редактор, учредитель сетевого издания Medical Insider, а также автор статей.
E-mail для связи – [email protected];
