Alzheimer's: Istraživači stvaraju model za predviđanje pada
Istraživači s Massachusetts Institute of Technology razvili su model strojnog učenja koji bi mogao predvidjeti stopu kognitivnog pada povezanog s Alzheimerovom bolešću do 2 godine u budućnosti.
Alzheimerova bolest pogađa milijune ljudi širom svijeta, no znanstvenici još uvijek ne znaju što je uzrokuje.
Iz tog razloga strategije prevencije mogu biti pogođene i promašene. Štoviše, zdravstveni radnici nemaju jasan način utvrđivanja čovjekove stope kognitivnog pada nakon što im je liječnik dijagnosticirao Alzheimerovu bolest.
Sada su istraživači s Massachusetts Institute of Technology (MIT) u Cambridgeu - u suradnji sa stručnjacima iz drugih institucija - razvili model strojnog učenja koji bi stručnjacima mogao omogućiti da predvide koliko će se kognitivno funkcioniranje osobe promijeniti i do 2 godine unaprijed ovog pada uspostavljajući se.
Tim koji čine Ognjen Rudović, Yuria Utsumi, Kelly Peterson, Ricardo Guerrero, Daniel Rueckert i prof. Rosalind Picard - predstavit će svoj projekt kasnije ovog tjedna na konferenciji Machine Learning for Healthcare. Ovogodišnja konferencija održat će se u Ann Arbor, MI.
"Točno predviđanje kognitivnog pada sa 6 na 24 mjeseca presudno je za dizajniranje kliničkih ispitivanja", objašnjava Rudović. To je, dodaje, jer "[b] mogućnost preciznog predviđanja budućih kognitivnih promjena može smanjiti broj posjeta koje sudionik mora obaviti, što može biti skupo i dugotrajno."
"Osim što pomaže u razvoju korisnog lijeka", nastavlja istraživač, "cilj je i smanjiti troškove kliničkih ispitivanja kako bi ih učinili pristupačnijim i obavljali ih u većim razmjerima."
Koristeći meta učenje za predviđanje pada
Kako bi razvio svoj novi model, tim je upotrijebio podatke iz Inicijative za neuroslikavanje Alzheimerove bolesti (ADNI), koja je najveći skup podataka o kliničkom ispitivanju Alzheimerove bolesti na svijetu.
Putem ADNI-a istraživači su mogli pristupiti podacima otprilike 1.700 ljudi - neki s a neki bez Alzheimerove bolesti - prikupljeni tijekom 10 godina.
Tim je imao pristup kliničkim informacijama, uključujući procjene kognitivnog funkcioniranja sudionika, snimke mozga, podatke o DNK sastavu pojedinaca i mjerenja likvora, koji otkrivaju biomarkere Alzheimerove bolesti.
Kao prvi korak, istraživači su razvili i testirali svoj model strojnog učenja koristeći podatke iz podskupine od 100 sudionika. Međutim, bilo je puno podataka koji nedostaju o ovoj skupini. Dakle, istražitelji su odlučili koristiti drugačiji statistički pristup za analizu dostupnih podataka kohorte na način koji će analizu učiniti preciznijom.
Ipak, novi model nije dosegao razinu točnosti koju su njegovi programeri očekivali. Kako bi ga učinili još preciznijim, istraživači su koristili podatke iz druge podskupine sudionika ADNI-a.
Međutim, ovaj put tim se odlučio protiv primjene istog modela na sve. Umjesto toga, model su prilagodili svakom sudioniku, uzimajući nove podatke koji su postajali dostupni nakon svake nove kliničke procjene.
Ovim pristupom istraživači su otkrili da je model doveo do znatno niže stope pogrešaka u predviđanjima. Štoviše, pokazao se boljim od postojećih modela strojnog učenja primijenjenih na kliničke podatke.
Ipak, istraživači su otišli korak dalje kako bi bili sigurni da njihov pristup ostavlja prostora za što manje pogrešaka. Nastavili su osmišljavati model "meta učenja" koji može odabrati najbolji pristup za predviđanje kognitivnih ishoda kod svakog sudionika.
Ovaj model automatski bira između ukupne populacije i personaliziranog pristupa, računajući koji će najvjerojatnije ponuditi najbolje predviđanje za bilo kojeg pojedinca u određenom trenutku.
Istraživači su otkrili da je ovaj pristup smanjio stopu pogrešaka u predviđanjima za dodatnih 50%.
"Nismo mogli pronaći niti jedan model niti fiksnu kombinaciju modela koji bi nam mogli dati najbolje predviđanje", objašnjava Rudović.
“Tako smo željeli naučiti kako učiti s ovom shemom meta učenja. To je poput modela na vrhu modela koji djeluje kao selektor, obučen koristeći meta znanje da odluči koji je model bolje primijeniti. "
Ognjen Rudović
Dalje, tim želi uspostaviti partnerstvo s farmaceutskom tvrtkom kako bi se taj model testirao u tekućem ispitivanju Alzheimerove bolesti.
