OS: машинное обучение помогло выявить ранние симптомы деменции по сетчатке глаз

Исследователи из Университета Дьюка совершили интересное открытие, связанное с использованием алгоритма машинного обучения для выявления легких когнитивных нарушений по снимкам сетчатки глаз.

Это исследование, опубликованное в журнале Ophthalmology Science, может иметь важное значение при диагностике болезни Альцгеймера.

В рамках исследования специалисты выявили структурные изменения в сетчатке и микрососудах у пациентов, страдающих от болезни Альцгеймера. Затем они разработали алгоритм машинного обучения, который, основываясь на анализе снимков сетчатки с помощью оптической когерентной томографии (ОКТ) и ОКТ-ангиографии (ОКТА), был способен отличить людей с нормальными умственными функциями от тех, у кого имелись легкие когнитивные нарушения. Важно отметить, что чувствительность этого теста составила 79%, что означает, что он правильно выявил наличие когнитивных нарушений у 79% пациентов, у которых они фактически имелись.

«Это первое исследование, в котором используются изображения ОКТ и ОКТА сетчатки, чтобы отличать людей с легкими когнитивными нарушениями от людей с нормальными когнитивными способностями», — отметили ученые.

Для обучения алгоритма исследователи использовали снимки сетчатки 150 человек, после чего протестировали его на данных, полученных от 90 пациентов. Полученные результаты представляют собой значительный прорыв в области диагностики легких когнитивных нарушений, которые часто бывает сложно отличить от нормы. Это исследование имеет потенциал помочь выявлять когнитивные нарушения на ранних стадиях, еще до того, как они прогрессируют и превртятся в деменцию.

Источник: "Газета.Ru"

0 комментариев