新しい研究：非侵襲的検査はアルツハイマー病と認知症のリスクを予測します

新しい研究は、テクノロジーの進歩により、ソフトウェアがアルツハイマー病を発症する人のリスクと関連する認知症を、定期的な医師の診察中に得られた情報から予測できるようになったことを示唆しています。

この発見は、個人と家族の両方の生活を混乱させることが多い慢性疾患を検出するための低コストで非侵入型の方法であるため、重要です。

Regenstrief Institute、インディアナ大学、およびメルクの科学者は、電子医療記録のデータを使用してアルゴリズムを開発およびテストしました。アルツハイマー病および関連する認知症を患う高齢のプライマリケア患者の少なくとも50％は診断を受けないため、新しい開発は重要です。

さらに、診断されるまでに2〜5年間は症状が残っている人もいます。現在、認知症リスクをスクリーニングするための検査は、侵襲的で時間と費用がかかります。

「この方法の優れた点は、受動的であり、現在使用されているより煩雑なテストと同様の精度を提供することです」と、リージェンスリーフ研究所の研究者であり、インディアナ大学の教授である主任研究員のMalaz Boustani医学博士は述べています。医学部。

「これは低コストでスケーラブルなソリューションであり、認知症の可能性への準備を支援し、行動を起こすことを可能にすることで、患者とその家族に大きな利益をもたらします。」

ジョージア州立大学の科学者、アルバートアインシュタイン医科大学、固体研究グループを含む研究チームは、最近2つの異なる機械学習アプローチに関する調査結果を発表しました。

に発表された1つの論文 アメリカ老年医学会誌、自然言語処理アルゴリズムの結果を分析しました。この手法では、例を分析して機械学習アプローチを決定します。

関連するアプローチは、 医学における人工知能 記事では、決定木のアンサンブルを使用するモデルの結果を共有しました。どちらの方法も、診断後1〜3年以内に認知症の発症を予測する際に同様の精度を示しました。

アルゴリズムをトレーニングするために、研究者たちはインディアナネットワークの患者ケアから患者に関するデータを収集しました。モデルは、構造化フィールドである処方箋と診断に関する情報、およびフリーテキストである医療メモを使用して、認知症の発症を予測しました。

研究者たちは、フリーテキストのメモが、病気を発症するリスクのある人々を特定するのを助けるのに最も価値があることを発見しました。

「この研究は、患者とその家族に大きな利益をもたらす可能性があるため、エキサイティングです」と、IU School of Medicineの研究著者であり、Regenstriefの関連科学者であるPatrick Monahan博士は述べています。

「臨床医は、患者が症状に対処し、より良い生活の質を享受できるように、行動と習慣に関する教育を提供できます。」

Purdue School of Engineering and Technologyの研究著者であるZina Ben Miled、PhD、MSは次のように説明しています。「早期のリスクの特定により、医師や家族がケアプランを実施する機会が与えられます。経験から、認知症の診断に対処することの負担はどの程度かと思います。このテストによって提供されるウィンドウは、患者とその家族の両方の生活の質を改善するのに役立つように非常に重要です。」

家族へのメリットに加えて、これらの方法は患者と医療システムの大幅なコスト削減にもなります。それらは高価な検査の必要性に取って代わり、臨床医が全集団をスクリーニングして最も危険にさらされている人々を特定することを可能にします。症状の発症を遅らせることで、治療にかかる費用も大幅に節約されます。

次のステップは、これらの機械学習アルゴリズムを実際のクリニックに導入して、認知症のより真の症例を特定するのに役立つかどうかをテストし、結果がフォローアップする患者の意欲にどのように影響するかを学習することです。

出典：Regenstrief Institute