ИИ с Глубоким Изучением Помогает Исследователям Точно Диагностировать Дистонию

Согласно Neurology Today, исследователи открыли новый способ использования искусственного интеллекта (ИИ) для расширения медицинских знаний. С помощью платформы DystoniaNet, в которой используется искусственный интеллект с глубоким изучением, исследователи выявляли и диагностировали очаговую дистонию. В конечном итоге многие считают, что DystoniaNet поможет врачам лучше диагностировать дистонию и обслуживать пациентов. Заинтересованы в исследовании? В статье, опубликованной в Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) Соединенных Штатов Америки, объясняется, как платформа DystoniaNet разработала понимание нового биомаркера дистонии: нейронной сети с микроструктурой.

Глубокое Изучение и Искусственный Интеллект

Что такое глубокое изучение и ИИ?

Чтобы сначала понять, почему DystoniaNet так многообещающа для медицинской области, сначала важно знать, что такое искусственный интеллект (ИИ) и глубокое изучение. Investopedia описывает ИИ как:

имитация человеческого интеллекта в машинах, которые запрограммированы думать как люди и имитировать их действия. Этот термин также может применяться к любой машине, которая проявляет черты человеческого разума, такие как обучение и решение проблем.

Согласно MathWorks:

Глубокое изучение — это метод машинного обучения, который учит компьютеры делать то, что естественно для людей: учиться на собственном примере. При глубоком обучении компьютерная модель учится выполнять задачи классификации непосредственно из изображений, текста или звука.

Итак, как искусственный интеллект, так и глубокое обучение позволяют исследователям использовать технологии для поиска решений проблем. В этом случае исследователи использовали алгоритм для анализа микроструктурных нейронных сетей на МРТ головного мозга. Благодаря этому DystoniaNet выявляет потенциальные различия мозга и биомаркеры для постановки диагноза дистонии. В целом, DystoniaNet выявила дистонию на МРТ здоровых людей в 98,8% случаев.

DystoniaNet

Как известно многим представителям сообщества редких заболеваний, поиск диагноза может занять очень много времени. То же самое и с дистонией, поскольку не существует целевых биомаркеров или стандартных диагностических критериев. Однако вскоре DystoniaNet может это изменить. Используя искусственный интеллект с глубоким обучением, исследователи диагностировали дистонию за 0,036 секунды.

Команда разработала DystoniaNet, обучая платформе ИИ с помощью изображений МРТ. В целом исследователи получили необработанные изображения мозга 612 человек. 220 человек были здоровыми участниками контрольной группы. 279 пациентов страдали дистонией гортани; у 59 была цервикальная дистония; и у 54 была дистония блефароспазма. Потом исследователи провели эти МРТ через DystoniaNet. Затем программа использовала свертку, математическую операцию, чтобы многократно фильтровать, увеличивать и анализировать изображения.

Интересно, что DystoniaNet не сообщает, что искать на этих изображениях. Вместо этого платформа анализирует шаблоны, изображения или сигналы, которые отделяют пациентов с дистонией от здоровых людей. Тем не менее, DystoniaNet был эффективен в выявлении пораженных участков мозга, таких как височная извилина и мозолистое тело, которые проявляли признаки дистонии. В конечном итоге изменения белого вещества указывают на потенциальную дистонию. Один исследователь отмечает, что это важно, поскольку многие изменения слишком малы, чтобы их могли идентифицировать только исследователи.

Заглядывая Вперед

На данный момент DystoniaNet может идентифицировать три формы дистонии у здоровых людей. Однако существует около 100 форм дистонии. Таким образом, дополнительное глубокое обучение в будущем может помочь улучшить эту платформу. Доктор Ричард Л. Барбано, доктор медицины, доктор медицинских наук, FAAN также отмечает важность дальнейшего тестирования с помощью DystoniaNet. У всех пациентов, принимавших участие в исследовании, была диагностирована дистония. Доктор Барбано спрашивает, может ли DystoniaNet определять легкие формы дистонии, а не более тяжелые или ранее диагностированные формы.

Дистония

Существует три основных формы дистонии, хронического двигательного расстройства, характеризующегося непроизвольными сокращениями мышц:

  • Очаговая: у пациентов с очаговой дистонией поражается только одна локализованная область тела. Например, шейная дистония поражает шею; мышечные сокращения тянут голову вперед или назад. При оромандибулярной дистонии поражается челюсть, что иногда вызывает стойкое и болезненное сжатие мышц.
  • Генерализованная: пациенты с генерализованной дистонией испытывают сокращение мышц во всем теле или в большинстве. Например, дистония DYTI может начаться в конечностях и прогрессировать по всему телу, вызывая ухудшение трудоспособности и потерю функций.
  • Сегментарная: наконец, пациенты с сегментарной дистонией испытывают симптомы в двух или более связанных или соседних областях. Например, краниофациальная дистония может вызывать симптомы со стороны глаз, рта и языка.

Приблизительно 300 000 человек в Северной Америке страдают дистонией. У этого заболевания есть ряд причин, например, генетика или дистония, вызванная другими заболеваниями. Однако исследователи не уверены, что именно заставляет мозг перестать обрабатывать сообщения, связанные с движением. Симптомы дистонии различаются по степени тяжести, пораженной области и частоте. Однако некоторые симптомы включают:

  • Затрудненная речь
  • Плохой или ухудшающийся почерк
  • Тремор
  • Неконтролируемое мигание
  • Судороги стопы
  • Спазмы век
  • Судороги шеи

Узнайте о дистонии здесь.

Share this post

Поделиться в facebook
Поделиться в twitter
Поделиться в linkedin
Поделиться в pinterest
Поделиться в print
Поделиться в email