L'intelligenza artificiale può rivoluzionare il rilevamento e la gestione dell'Alzheimer

La malattia di Alzheimer è un albatro sanitario in agguato sullo sfondo per depredare la nostra popolazione che invecchia. Nonostante la notevole attenzione all'individuazione e alla gestione della malattia di Alzheimer (AD), rimangono lacune significative.

Sebbene siano disponibili molti strumenti tradizionali di valutazione della memoria, le carenze nello screening e nell'accuratezza e nell'affidabilità del rilevamento rimangono prevalenti. Una nuova ricerca suggerisce che l'uso della tecnologia sotto forma di intelligenza artificiale (AI) potrebbe rappresentare una soluzione per testare e gestire la complessa condizione di salute umana.

In tutto il mondo, circa 44 milioni di persone convivono con l'AD o una forma correlata di demenza. Sebbene l'82% degli anziani negli Stati Uniti affermi che è importante controllare il pensiero o la memoria, solo il 16% afferma di ricevere valutazioni cognitive regolari.

E anche con lo sviluppo di nuovi, semplici test in linea, numerosi fattori integrati e complessi complicano l'interpretazione dei risultati dei test di valutazione della memoria. Ciò rappresenta una vera sfida per i medici ed è una barriera collettiva per affrontare la crescente e diffusa prevalenza di AD.

Pertanto, un team di ricercatori del College of Engineering and Computer Science della Florida Atlantic University, SIVOTEC Analytics, HAPPYneuron, MemTrax e Stanford University School of Medicine, ritiene che l'intelligenza artificiale possa aiutare in modo significativo ad affrontare questi problemi complessi.

Una sfida è determinare l'affidabilità e la validità di nuovi strumenti di valutazione come MemTrax, un test della memoria online molto semplice che utilizza il riconoscimento delle immagini. MemTrax è uno strumento di machine learning e modellazione predittiva supervisionato che può servire come strumento di screening di supporto alle decisioni cliniche per la valutazione del deterioramento cognitivo.

Come pubblicato nel Journal of Alzheimer’s Disease, i ricercatori hanno stabilito che MemTrax è uno strumento efficace che può essere somministrato come parte del test in linea M-CRT (Continuous Recognition Tasks), per lo screening delle variazioni nella salute cognitiva del cervello.

In particolare, un confronto tra MemTrax e la stima di valutazione cognitiva di Montreal, riconosciuta e ampiamente utilizzata, del deterioramento cognitivo lieve sottolinea il potere e il potenziale di questo nuovo strumento online. MemTrax migliora la capacità di valutare la memoria a breve termine e aiuta nel supporto diagnostico per lo screening cognitivo e la valutazione per una varietà di condizioni cliniche e menomazioni, inclusa la demenza.

"L'apprendimento automatico ha una capacità intrinseca di rivelare schemi e intuizioni significative da una vasta e complessa gamma interdipendente di determinanti clinici e la capacità di continuare a 'apprendere' dall'utilità continua di modelli predittivi pratici", ha affermato Taghi Khoshgoftaar, PhD, co -autore e Professore Motorola nel Dipartimento di Computer and Electrical Engineering and Computer Science della FAU.

"L'uso senza interruzioni e l'interpretazione in tempo reale miglioreranno la gestione dei casi e la cura del paziente attraverso una tecnologia innovativa e applicazioni cliniche integrate pratiche e prontamente utilizzabili che potrebbero essere sviluppate in un dispositivo portatile e in un'app."

Per lo studio, i ricercatori hanno utilizzato un set di dati esistente, che include dati di oltre 18.000 individui. Hanno esaminato le risposte a domande di screening sulla salute generale (riguardanti la memoria, la qualità del sonno, i farmaci e le condizioni mediche che influenzano il pensiero) e le informazioni demografiche. Hanno anche esaminato i risultati del test degli adulti che hanno eseguito il test MemTrax (M-CRT) per lo screening della memoria episodica.

"I risultati del nostro studio forniscono un passo importante nell'avanzamento dell'approccio per la gestione clinica di una condizione molto complessa come il morbo di Alzheimer", ha affermato Michael F. Bergeron, PhD, autore senior.

"Analizzando una vasta gamma di attributi in più domini del sistema umano e comportamenti funzionali della salute del cervello, il data mining avanzato informato e strategicamente diretto, l'apprendimento automatico supervisionato e analisi robuste possono essere parte integrante, e di fatto necessari, per gli operatori sanitari per rilevare e anticipare l'ulteriore progressione di questa malattia e una miriade di altri aspetti del deterioramento cognitivo ".

AD è la sesta principale causa di morte negli Stati Uniti, che colpisce 5,8 milioni di americani. Secondo l'Alzheimer’s Association, questo numero dovrebbe salire a 14 milioni entro il 2050. Nel 2019, AD e altre demenze costeranno alla nazione 290 miliardi di dollari. Entro il 2050, questi costi potrebbero salire fino a $ 1,1 trilioni.

"Con la sua prevalenza diffusa e l'incidenza crescente e il carico sulla salute pubblica, è imperativo garantire che gli strumenti utilizzati dai medici per testare e gestire la malattia di Alzheimer e altre condizioni cognitive correlate siano ottimali", ha affermato Stella Batalama, PhD, decano del College of Engineering della FAU e informatica.

"I risultati di questo importante studio forniscono nuove intuizioni e scoperte che hanno posto le basi per una futura ricerca significativa e di impatto".

Fonte: Florida Atlantic University / EurekAlert

Foto: