Исследователи из Университета Южной Калифорнии (USC) разработали модель искусственного интеллекта (ИИ), которая анализирует снимки мозга с помощью МРТ и может точно определить риск когнитивных нарушений, связанных с возрастом. По данным исследования, опубликованного в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences, ИИ может предсказывать старение мозга и его связь с такими заболеваниями, как болезнь Альцгеймера, на гораздо более ранней стадии, чем предыдущие методы.
Старение мозга как индикатор риска заболеваний
Старение мозга считается надежным биомаркером риска развития нейродегенеративных заболеваний. Чем больше мозг показывает признаки старения, тем выше вероятность когнитивных нарушений, которые могут привести к болезни Альцгеймера. Новый ИИ-модуль использует глубокое обучение для анализа тонких изменений в анатомии мозга, которые могут быть незаметны при традиционных исследованиях.
«Наше исследование использует мощь глубокого обучения для выявления областей мозга, стареющих таким образом, что это может указывать на когнитивные нарушения», — объясняет Андрей Иримиа, доцент университета и ведущий автор исследования.
Точность ИИ в сравнении с традиционными методами
Исследователи использовали данные МРТ головного мозга 4681 участников, некоторые из которых впоследствии столкнулись с когнитивными нарушениями или болезнью Альцгеймера. ИИ-модель смогла предсказать истинный (хронологический) возраст участников с средней ошибкой всего 2,3 года, что на один год точнее предыдущих моделей.
Эта модель позволяет специалистам не только предсказать риск болезни Альцгеймера, но и обнаружить половые различия в старении мозга. Например, у мужчин быстрее стареет моторная кора, отвечающая за движение, в то время как у женщин замедление старения наблюдается в правом полушарии мозга.
Персонализированная медицина и будущее ИИ
Применение этих методов выходит далеко за рамки диагностики. В будущем такие технологии могут помочь каждому человеку понять, насколько быстро он стареет, и что можно изменить в образе жизни для улучшения здоровья. «Наши методы могут стать основой для персонализированных планов лечения, разработанных с учётом уникальных процессов старения каждого человека», — добавил Иримиа.