AI potrafi przewidzieć ryzyko demencji. Przełom w badaniu wieku mózgu
Nowe narzędzie oparte na sztucznej inteligencji pozwala określić tempo starzenia się mózgu na bardzo wczesnym etapie, analizując aktywność mózgu podczas snu. Dzięki wykorzystaniu danych EEG oraz zaawansowanej analizie fal mózgowych możliwe jest wcześniejsze wykrywanie ryzyka rozwoju demencji.
Twój mózg szybciej się starzeje? Sztuczna inteligencja podpowie wcześniej niż objawy
Nowe narzędzie oparte na sztucznej inteligencji potrafi ocenić, czy mózg starzeje się szybciej, niż powinien - i, co ważne, może to zrobić na bardzo wczesnym etapie, zanim pojawią się jakiekolwiek objawy choroby.
Naukowcy z University of California, San Francisco oraz Beth Israel Deaconess Medical Center opracowali model uczenia maszynowego, który analizuje aktywność mózgu podczas snu. Wykorzystuje on dane z EEG, czyli zapisu fal mózgowych, i na ich podstawie wylicza tzw. wiek mózgu.
Nawet 40 proc. wyższe ryzyko demencji za każde 10 lat więcej
Kluczowe jest porównanie tego wyniku z rzeczywistym wiekiem człowieka. Jeśli mózg "wygląda" na starszy niż wskazuje metryka, ryzyko problemów neurologicznych znacząco rośnie. Badania pokazują, że każde 10 lat różnicy zwiększa prawdopodobieństwo rozwoju demencji nawet o około 40 proc.
Model został przetestowany na dużej grupie - około 7 tysięcy osób w wieku od 40 do 96 lat. Uczestników obserwowano przez okres od 3,5 do 17 lat i w tym czasie u około tysiąca z nich rozwinęła się demencja. To pozwoliło naukowcom sprawdzić, jak dobrze algorytm przewiduje ryzyko choroby.
Sen jest coraz cenniejszym źródłem wiedzy o stanie zdrowia człowieka
Sztuczna inteligencja wychwytuje bardzo subtelne sygnały w aktywności mózgu, których nie da się zauważyć przy standardowej analizie snu. Tradycyjne wskaźniki, takie jak długość snu czy jego fazy, nie wykazywały wyraźnego związku z ryzykiem demencji - dopiero szczegółowa analiza fal mózgowych ujawniła te zależności. Jest to przykład użycia AI do określenia wieku biologicznego mózgu. Różnica między nim a wiekiem metrykalnym ("brain age gap") jest coraz częściej traktowana jako biomarker zdrowia neurologicznego i wczesny sygnał chorób neurodegeneracyjnych.
Eksperci podkreślają, że tego typu narzędzia mogą w przyszłości całkowicie zmienić diagnostykę. Dzięki nim możliwe będzie wykrywanie zagrożeń na długo przed pojawieniem się objawów. W dodatku sygnały EEG można rejestrować bez konieczności przeprowadzania inwazyjnych procedur, więc można by szacować wiek mózgu nawet poza szpitalami, w tym także przy użyciu urządzeń przenośnych.
Wyniki badania opublikowano w czasopiśmie JAMA Network Open.
