Egy áttörést jelentő, mesterséges intelligenciával működő modell már akár 7 évre előre képes megjósolni az Alzheimer-kórt – számol be a Kaliforniai és a Stanford Egyetem közös kutatásának eredményéről a Science Alert.
Egészségügyi tényezők alapján valószínűsít
A kutatócsapatok több mint 5 millió egészségügyi adatot tápláltak egy mesterséges intelligenciával működő modellbe, ami így képes kiszűrni az Alzheimer-kórt más betegségekkel összekötő mintákat. Az így kialakított rendszer nem tökéletes, de amikor olyan emberek adataival tesztelték, akikről ismert volt, hogy később Alzheimer-kór alakul ki náluk, a modell az esetek 72 százalékában – egyes esetekben akár hét évvel korábban – meg tudta jósolni a betegség kialakulását.
A modell számos olyan állapotot észlelt, amely alapján kiszámítható az Alzheimer-kór kockázata, köztük a magas vérnyomást és koleszterinszintet, a D-vitamin-hiányt és a depressziót. A férfiaknál a merevedési zavar és a megnagyobbodott prosztata is jelentős tényező volt, a nőknél pedig a csontritkulás játszott szerepet. Ez persze nem jelenti azt, hogy az ilyen egészségügyi problémákkal küzdőknél demencia fog kialakulni, de az MI-elemzés mindegyiküket olyan előrejelző tényezőként értékeli, amelyekre érdemes odafigyelni. Remélhetőleg ugyanez a fajta gépi tanulási megközelítés egy napon képes lesz más, nehezen diagnosztizálható betegségek kockázati tényezőinek azonosítására is.
"Ez az első lépés afelé, hogy a mesterséges intelligenciát rutinszerű klinikai adatokon használjuk, nemcsak a kockázat minél korábbi azonosítása érdekében, hanem a mögötte álló biológia megértése érdekében is" – mondta Alice Tang biomérnök. A Stanford Egyetem kutatója rávilágított: "a betegségek kombinációja az, ami lehetővé teszi, hogy a modell előre jelezze az Alzheimer-kór kialakulását. Az a megállapításunk, hogy a csontritkulás az egyik előrejelző tényező a nők esetében, rávilágít a csontok egészsége és a demencia kockázata közötti biológiai kölcsönhatásra."
Ez is érdekelheti
Anafilaxia: te felismernéd a tüneteit?
Legjobban: