אלגוריתם בינה מלאכותית המבוסס על בדיקת PET (Positron Emission Tomography) משפר את היכולת של הדמיה מוחית לנבא מחלת אלצהיימר בשלב מוקדם, כך עולה מתוצאות מחקר חדש, שפורסמו במהלך חודש נובמבר בכתב העת Radiology.
במסגרת המחקר ביקשו החוקרים לפתח ולתקף אלגוריתם למידה-עמוקה המנבא אבחנה סופית של מחלת אלצהיימר, ליקוי קוגניטיבי קל, או אף אחד מהם, באמצעות בדיקת FDG-PET (18-Fluorodeoxyglucose PET) של המוח ולהשוות את התוצאות אל מול מפענחי בדיקות הדמיה.
הדמיות מוח פרוספקטיביות על-בסיס בדיקת FDG-PET מנתוני ADNI (Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative) כללו 2,104 בדיקות הדמיה בין 2005-2017 בקרב 1,002 חולים וכן סדרה רטרוספקטיבית שכללה 40 בדיקות הדמיה בין 2006-2016 בקרב 40 נבדקים). החוקרים תיעדו את האבחנה הקלינית הסופית שנקבעה במהלך המעקב.
לאלגוריתם תועד שטח מתחת לעקומה של 0.98 כאשר נבחן להערכת חיזוי האבחנה הקלינית הסופית של מחלת אלצהיימר במדגם הבדיקה (סגוליות של 82%, רגישות של 100%), במרווח ממוצע של 75.8 חודשים לפני האבחנה הסופית, כאשר מרווח השטח מתחת לעקומה עלה על יכולת המפענח (רגישות של 57%, סגוליות של 91%).
החוקרים מסכמים וכותבים כי באמצעות בדיקת FDG-PET של המוח, אלגוריתם למידה עמוקה שפותח לחיזוי מוקדם של מחלת אלצהיימר הדגים סגוליות של 82% ורגישות של 100%. האלגוריתם הוביל לאבחנת מחלת אלצהיימר למעלה משש שנים מוקדם יותר.
Radiology. Published online November 6, 2018
לידיעה במדסקייפ