nouvelles

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Agence de presse Xinhua, Pékin, 22 juillet (Xinhua) Un diagnostic précoce est très important pour contrôler efficacement la progression de la maladie d'Alzheimer. Des chercheurs de l'Université de Cambridge et d'autres institutions du Royaume-Uni ont développé un nouveau modèle d'intelligence artificielle (IA). L'équipe a déclaré que le modèle pouvait non seulement éviter des tests invasifs ou coûteux, mais également prédire plus tôt la maladie d'Alzheimer.

Selon les rapports, un diagnostic précoce précis de la maladie d'Alzheimer nécessite généralement des méthodes de test invasives ou coûteuses, telles que la ponction lombaire ou la tomographie par émission de positons. Cependant, tous les établissements médicaux ne disposent pas de telles conditions de test. En conséquence, jusqu’à un tiers des patients peuvent être mal diagnostiqués, et un nombre bien plus élevé peuvent être diagnostiqués trop tard et ne pas recevoir de traitement efficace. Un modèle de prédiction de l'IA dirigé par l'Université de Cambridge fournit une méthode non invasive et peu coûteuse qui peut prédire efficacement si les sujets de recherche développeront la maladie d'Alzheimer au cours des trois prochaines années. Des recherches pertinentes ont été publiées dans le British Journal of Electronic Clinical Medicine.

Sur la base de tests cognitifs et de données d'IRM collectées par une équipe de recherche américaine auprès de 400 patients atteints d'atrophie de la matière grise, l'équipe de recherche a utilisé des algorithmes d'apprentissage automatique pour créer un modèle de prédiction d'IA et testé le modèle à l'aide de données réelles provenant de plusieurs cliniques au Royaume-Uni. , Singapour et d'autres pays. Grâce à l'utilisation de données multimodales telles que du texte et des images, le modèle peut prédire avec plus de précision la probabilité que les premiers symptômes se transforment en maladie d'Alzheimer que le diagnostic clinique traditionnel.

Les résultats des tests ont montré que le modèle était précis à 82 % pour identifier les personnes qui développeraient la maladie d'Alzheimer dans les trois ans, et à 81 % pour identifier les personnes qui ne développeraient pas la maladie d'Alzheimer dans les trois ans.

Plus de 55 millions de personnes dans le monde souffrent de démence, dont la forme la plus courante est la maladie d'Alzheimer. À l’avenir, l’équipe espère étendre le modèle pour prédire d’autres types de démence, tels que la démence vasculaire et la démence frontotemporale, et utiliser différents types de données, tels que des marqueurs dans les analyses de sang. (sur)