Boven – Header
Boven – Header

AI voorspelt Alzheimer jaren voor de diagnose

Kunstmatige intelligentie (AI) verbetert het vermogen van hersenscans om de ziekte van Alzheimer (AD) te voorspellen, volgens een studie gepubliceerd in Radiology.

Hoewel een tijdige diagnose van AD erg belangrijk is, is vroege diagnose een uitdaging gebleken. Onderzoek heeft het ziekteproces gekoppeld aan veranderingen in het metabolisme, zoals wordt aangetoond door glucose-opname in bepaalde hersengebieden, maar deze veranderingen kunnen moeilijk te herkennen zijn.

“Verschillen in het patroon van glucose-opname in de hersenen zijn erg subtiel en diffuus”, zei co-auteur Jae Ho Sohn, MD, van de afdeling Radiologie & Biomedische Beeldvorming van de Universiteit van Californië in San Francisco (UCSF). “Mensen zijn goed in het vinden van specifieke biomarkers van ziekten, maar metabole veranderingen vertegenwoordigen een meer globaal en subtiel proces.”

De senior auteur van de studie, Benjamin Franc, MD, van UCSF, benaderde Dr. Sohn en University of California, Berkeley, student Yiming Ding via de onderzoeksgroep Big Data in Radiology (BDRAD), een multidisciplinair team van artsen en ingenieurs die zich bezighouden met radiologisch onderzoek data science. Dr. Franc was geïnteresseerd in het toepassen van deep learning (DL) om veranderingen in het hersenmetabolisme te vinden die voorspelbaar zijn voor AD.

De onderzoekers trainden het DL-algoritme met behulp van een 18-F-fluorodeoxyglucose PET-scan (FDG-PET).

De onderzoekers hadden toegang tot de gegevens van het Alzheimer Disease Neuroimaging Initiative (ADNI), een belangrijke multi-site studie gericht op klinische studies ter verbetering van de preventie en behandeling van deze ziekte. De ADNI-dataset bevatte meer dan 2100 FDG-PET-breinbeelden van 1002 patiënten. Onderzoekers trainden het DL-algoritme op 90 procent van de dataset en testten het vervolgens op de resterende 10 procent van de dataset.

Ten slotte testten de onderzoekers het algoritme op een onafhankelijke reeks van 40 beeldvormende onderzoeken bij 40 patiënten die het nooit had bestudeerd. Het algoritme bereikte 100 procent gevoeligheid bij het detecteren van de ziekte gemiddeld meer dan zes jaar voorafgaand aan de definitieve diagnose.

“We waren erg tevreden over de prestaties van het algoritme”, zei Dr. Sohn. “Het was in staat om elk afzonderlijk geval te voorspellen dat zich ontwikkelde naar de ziekte van Alzheimer.”

Bron: RSNA

FMT Gezondheidszorg Nieuwsbrief

U wilt op de hoogte blijven van de technologie, wetenschap en innovatieve huisvesting in de zorg. Abonneer u daarom nu gratis op de elektronische nieuwsbrief van FMT Gezondheidszorg.
Name
Email
Secure and Spam free...