Ảnh chụp cắt lớp phát xạ positron flo (PET) của Fluorine 18 (18 F) có thể được sử dụng để phát triển một thuật toán học tập sâu để dự đoán sớm bệnh Alzheimer (AD) có độ đặc hiệu cao và nhạy cảm, theo một nghiên cứu được công bố trực tuyến ngày 6 tháng 11 về X quang.
Yiming Ding, từ Đại học California ở San Francisco, và các đồng nghiệp đã thu thập 18 hình ảnh não F-FDG PET tiềm năng từ Sáng kiến Neuroimaging bệnh Alzheimer. Nhóm nghiên cứu đã sử dụng 2.109 hình ảnh FDG-PET từ 1.002 bệnh nhân, Một mạng nơ-ron xoắn ốc của kiến trúc InceptionV3 được đào tạo mạng thần kinh của họ trên 90% bộ dữ liệu ADNI và thử nghiệm nó trên 10% khác. Họ cũng kiểm tra mạng thần kinh của họ trên một bộ riêng biệt gồm 40 bệnh nhân và so sánh kết quả của AI với những nhóm chuyên gia phân tích cùng một dữ liệu.
Với bộ dữ liệu thử nghiệm riêng biệt, AI có thể chẩn đoán chính xác bệnh nhân Alzheimer 100% thời gian và có thể xác định chính xác khi nào bệnh nhân không mắc bệnh 82% thời gian. Nó cũng dự đoán những chẩn đoán này trung bình hơn sáu năm trước khi những bệnh nhân này thực sự được chẩn đoán bởi các bác sĩ. Tương tự, một nhóm các bác sĩ nhìn vào cùng một lần quét xác định chính xác bệnh nhân Alzheimer 57% thời gian và những người không có bệnh 91% thời gian. Tuy nhiên, sự khác biệt giữa AI và hiệu suất của bác sĩ không phải là khá rõ ràng khi nó đi xuống để chẩn đoán suy giảm nhận thức nhẹ mà không phát triển thành bệnh Alzheimer.
"Với việc xác nhận bên ngoài quy mô lớn hơn trên dữ liệu đa tổ chức và hiệu chuẩn mô hình, thuật toán có thể được tích hợp vào quy trình làm việc lâm sàng và phục vụ như một công cụ hỗ trợ quyết định quan trọng để hỗ trợ người đọc X quang và bác sĩ dự đoán sớm AD từ 18 F-FDG PET nghiên cứu hình ảnh, "các tác giả viết.