AI Modeli, Standart Klinik Göstergelerden Daha İyi Alzheimer Hastalığını Tespit Ediyor

Cambridge Üniversitesi’nden araştırmacılar, hafıza sorunları olan bir kişinin Alzheimer hastalığına ne kadar hızlı bir şekilde gelişebileceğini yüksek doğrulukla tahmin edebilen bir AI modeli oluşturdular. eClinical Medicine’de yayınlanan çalışmaları, bu modelin demansı teşhis etmek için kullanılan mevcut yöntemleri geride bıraktığını göstermektedir.

Bunu başarmak için, araştırma ekibi, bir makine öğrenme modelini, Alzheimer hastalığının tahmininde rutin olarak toplanan non-invaziv verilere (örneğin, bilişsel testler ve yapısal MRI taramaları) dayanarak eğitti. Modelin doğruluğunu, ABD, İngiltere ve Singapur’daki 1500 hastanın gerçek dünya verileriyle test ettiler.

Algoritma, stabil hafif bilişsel bozukluğa sahip bireyler ile üç yıl içinde Alzheimer hastalığına ilerleyenler arasında etkili bir şekilde ayrım yaptı. Alzheimer’a gelişenleri %82 oranında ve olmayanları %81 oranında doğru bir şekilde belirledi. Dikkate değer bir şekilde, bu AI modelini standart klinik belirteçlerden yaklaşık üç kat daha doğru kılıyor.

Araştırmalarında, araştırmacılar bu AI destekli yaklaşımın hasta bakımını önemli ölçüde iyileştirme potansiyeline sahip olduğunu belirtiyorlar. Öncelikle, model, pahalı ve invaziv prosedürlere olan ihtiyacı azaltabilir, sonuçta sağlık bakım maliyetlerini düşürebilir. Ayrıca, Alzheimer hastalığına gelişme ihtimali en yüksek olanları belirleyerek, kıt tıbbi kaynaklar daha etkili bir şekilde hedeflenebilir. Ek olarak, bu yaklaşım, farklı hafıza klinikleri arasında teşhisleri standardize edebilir, daha tutarlı bakım sağlar ve sağlık hizmetlerine erişimdeki eşitsizlikleri azaltabilir.

Profesör Zoe Kourtzi, Cambridge Üniversitesi Psikoloji Bölümü’nden Kıdemli yazar, şu şekilde ifade etti:

“Biz, yalnızca bilişsel test verilerini ve MRI taramalarını kullanmasına rağmen, mevcut yöntemlerden çok daha hassas olan bir araç oluşturduk. Bu araç, bir kişinin hafif semptomlardan Alzheimer hastalığına geçip geçmeyeceğini ve eğer geçerse, bu ilerlemenin hızlı mı yoksa yavaş mı olacağını tahmin edebiliyor. […] Bu, hangi kişilere en yakın bakımın gerektiğini belirlerken, stabil kalacağını tahmin ettiğimiz hastalar için endişeyi ortadan kaldırma potansiyeline sahip. Yoğun sağlık kaynakları baskısı altında olduğumuz bir dönemde, bu aynı zamanda gereksiz invaziv ve maliyetli tanı testlerine ihtiyacı ortadan kaldırmaya da yardımcı olacak.”

Araştırmacılar ayrıca, dikkate alınması gereken çalışmanın bazı sınırlılıklarını da belirtiyorlar. Bunlar arasında popülasyon örnekleminin boyutu ve çeşitliliği ve verilerin toplanması için kullanılan araçlar bulunuyor. AI modelini geliştirmek için, çeşitli sağlık sistemlerinden ve ülkelerden daha fazla gerçek dünya hastası verisine ihtiyaçları var. Bu, AI’nin farklı insan grupları için iyi çalışmasını sağlayacak, böylece dünya genelinde daha kullanışlı hale getirecektir.

Ancak, umut verici bulguları göz önüne alındığında, araştırma ekibi modelini vasküler ve frontotemporal demans gibi diğer demans formlarını kapsayacak şekilde genişletmeyi hedefliyor. Ayrıca, kan testi belirteçlerini veri analizlerine dahil etmeyi keşfetmeyi planlıyorlar.

Profesör Kourtzi, şöyle ekledi: “Demansın sunduğu büyüyen sağlık sorunuyla başa çıkabilmek için, en erken aşamada kimliğini belirlemek ve müdahale etmek için daha iyi araçlara ihtiyacımız olacak. Vizyonumuz, AI aracımızı kliniklere, doğru kişiyi doğru zamanda doğru teşhis ve tedavi yoluna yönlendirmek için ölçeklendirmektir. Aracımız, doğru hastaları klinik deneylere eşleştirebilir, hastalığın modifikasyon tedavileri için yeni ilaç keşfini hızlandırabilir.”

Bu araştırma, dünya genelinde demans vakalarının artışta olduğu bir dönemde özellikle kritiktir. Dünya Sağlık Örgütü‘ne göre, şu anda 55 milyondan fazla kişi demans ile yaşıyor, çoğu vaka gelişmekte olan ülkelerde (yüzde 60’tan fazla) yoğunlaşmış durumda. Alarm verici bir şekilde, her yıl yaklaşık 10 milyon yeni vaka teşhis ediliyor. Demans, yaşlı yetişkinlerde önde gelen bir engellilik nedeni olup, genellikle onların bakıcılarına bağımlı olmalarını gerektirir.

Yine de, bu AI modelinin erken demansı tahmin etme yeteneği, bu büyüyen küresel sağlık sorununu nasıl yönettigimizi önemli ölçüde etkileme potansiyeline sahip.