Roman Remberכלי AI לחיתוך חד-קצה פותח על ידי חוקרים במחלקה לפסיכולוגיה של אוניברסיטת קיימברידג' מתגאה בשיעור דיוק מרשים של כ-80%. הגישה החדשנית הזו רואה להפחית את הצורך בבדיקות דיאגנוזה פוגעניות ועלולות לעלות הרבה כסף, בעודה משפרת את תוצאות הטיפול בשלב מוקדם יותר.
הפסיכה, שעלותה מוערכת ב-820 מיליארד דולר לשנה, משפיעה על מעל 55 מליון אנשים ברחבי העולם. עם תחזית של הכפלת מספר החולים בעידן 50 שנה הבאות, גילוי מוקדם הופך כלפי כל עוד יותר חשוב, בעיקר בשקפיים שאלץ המחלה האלץ לי על כ-60-80% מהמקרים של פסיכה.
במקום לסמוך על בדיקות פוגעניות ויקרות כמו סריקות PET או נקבות לימפה, הדגם החדש של AI עושה שימוש בנתוני מטופל נון פוגעניים וכלפי כספיים, כמו בדיקות מח קוגניטיביות וסריקות MRI מבניות, הנאספים מקרב כ-400 אנשים בקוהורט המחקרי בארה"ב. הדגם של AI נבדק יתר על כן בשימוש בנתונים מכ-600 משתתפים נוספים בקוהורט המחקרי בארה"ב, יחד עם נתונים ממרפאות זיכרון בממלכה המאוחדת ובסינגפור.
הדגם החדשני של AI הצביע על יכולתה להבחין בין אנשים עם קשיי קוגניציה קלים יציבים לאלה שמתקדמים למחלת אלץ בתוך שלוש שנים. להפליא, זה הצליח לזהות במדוייק אנשים הממתינים להתקדם למחלת אלץ ב-82% מהמקרים ואנשים עם נפילה על מחלת אלץ רק על סמך בדיקות קוגניטיביות וסריקות MRI ב-81% מהמקרים.
הכלי הזה של איי עולה על סימני קליניים נוכחיים ודיאגנוזה של רופאים בכ-3 מדוד לקראת התקדמותה של מחלת אלץ, ויש בו את הפוטנציאל להפחית באופן משמעותי את השגיאות בדיאגוזים ואת הבדיקות הפוגעניות והיקרות. החוקרים מדמו להרחיק את הדגם לחוברות נוירודגנרטיביות וסוגים שונים של נתונים, כולל סמני ביומרקר מבדיקות דם, כדי לשפר באופן נוסף את דיוקו ותועלתו בהתמודדות עם האתגרים שהפכה מחלת אך.
