Профилактика деменции является одним из основных приоритетов общественного здравоохранения во всем мире, и сейчас ведется интенсивная работа по разработке эффективных профилактических стратегий. Изменения в здоровом образе жизни могут помочь предотвратить снижение когнитивных функций и деменцию, но задача состоит в том, чтобы на раннем этапе выявить тех, кто подвергается наибольшему риску, и выбрать наиболее подходящие профилактические меры.Недавние разработки в области исследований по профилактике деменции включают в себя крупные онлайн-регистры здоровья мозга, международные платформы для поиска и обмена данными, а также испытания средств профилактики в Интернете.
Работа с большими объемами медицинской информации — «большими данными» — серьезное последствие этих изменений. Машинное обучение представляет собой тип искусственного интеллекта, в котором группа методов используется для обучения компьютеров делать и улучшать прогнозы на основе больших наборов данных. Эти методы только начинают использоваться в контексте профилактики деменции.
Команда врачей и инженеров из Финляндии и Швеции решила эти проблемы, используя новый подход машинного обучения. Они разработали индекс риска деменции — инструмент для оценки риска деменции у людей и для определения наиболее актуальных целевых областей для профилактических мер.
Дополнительным преимуществом этого инструмента является возможность отображать подробные индивидуальные профили риска деменции в визуальном формате, который легко интерпретировать.Индекс риска предсказал деменцию за десять лет до начала.Исследовательская группа использовала данные исследования факторов риска сердечно-сосудистых заболеваний, старения и деменции (CAIDE), проведенного в Восточной Финляндии. Участники исследования были когнитивно нормальными людьми в возрасте 65-79 лет из общей финской популяции, которые прошли подробные оценки состояния здоровья, включая тесты памяти и другие когнитивные тесты.
Индекс риска деменции хорошо показал себя при определении комплексных профилей для прогнозирования развития деменции до 10 лет спустя. Основными включенными предикторами были когнитивные способности, сосудистые факторы, возраст, субъективные жалобы на память и генотип аполипопротеина E (APOE).Исследователи пришли к выводу, что индекс риска может быть полезен для выявления пожилых людей, которые подвергаются наибольшему риску и которым профилактические меры могут принести наибольшую пользу. Они подчеркивают, что индекс риска предназначен не для диагностики деменции, а как инструмент, помогающий принимать решения о стратегиях профилактики деменции, то есть на кого они должны быть нацелены и на какие факторы риска следует обратить особое внимание на основе профиля визуального риска.
«Результаты нашего исследования очень многообещающие, так как это первый раз, когда этот подход машинного обучения был использован для оценки риска деменции у когнитивно нормального населения в целом», — говорит ведущий исследователь, Алина Соломон, доктор медицинских наук, из Университета Восточная Финляндия.«Индекс риска был разработан для поддержки принятия клинических решений, и мы очень заинтересованы в изучении его потенциального практического применения. Однако нам все еще необходимо проверить этот индекс риска на других группах населения за пределами Финляндии. Нам также необходимо изучить, работает ли он на людях. старше 80 лет, и если он может отслеживать изменения риска деменции с течением времени, например, в ответ на изменение образа жизни.
Вот некоторые из следующих шагов, которые мы планируем сейчас », — добавляет д-р Соломон.«Большие базы данных медицинской информации содержат много ценной информации, которая по-прежнему частично скрыта и недостаточно используется. Современные методы машинного обучения могут использоваться для извлечения шаблонов данных, которые может быть трудно наблюдать, просто взглянув на данные на глаз.
Наша цель заключалась в выявлении закономерностей, которые предсказывают, будет ли у человека более высокая вероятность развития деменции в будущем. Другой интересной областью было то, как представить все эти сложные данные в простой форме, чтобы сделать эти современные технологии полезными для клиницистов и широкой общественности, интересующейся ими. профилактика деменции ", — говорит Юрки Лотьонен, доктор философии, один из соавторов исследования и главный научный сотрудник Combinostics Ltd.