Языковая модель искусственного интеллекта дает новое представление о развитии заболеваний головного мозга

Новая языковая модель искусственного интеллекта идентифицирует клинические симптомы в медицинских заключениях и связывает их с тканями мозга доноров Нидерландского банка мозга. Это дает новое понимание развития прогрессирования отдельных заболеваний и способствует лучшему пониманию распространенных ошибочных диагнозов заболеваний головного мозга. В будущем модель может помочь в постановке более точных диагнозов.

При многих заболеваниях головного мозга лежащие в основе молекулярные механизмы зачастую плохо изучены, что затрудняет разработку новых вариантов лечения. Исследование этих молекулярных механизмов является еще более сложной задачей, поскольку взаимосвязь между фактическими тканевыми аномалиями и симптомами пациента часто очень сложна.

Например, некоторые симптомы возникают при нескольких состояниях, а клиническая картина может значительно различаться от пациента к пациенту, что приводит к значительному проценту ошибочных диагнозов (до 30 процентов). Информация, полученная с помощью недавно разработанной языковой модели искусственного интеллекта, потенциально может изменить этот сценарий в будущем.

В Нидерландском банке мозга хранится ткань мозга 3042 доноров мозга с широким спектром различных заболеваний головного мозга. Уникальность Нидерландского банка мозга заключается в том, что помимо тканей они также документируют историю болезни и симптомы, о которых сообщили доноры. Однако это огромное количество данных не поддавалось количественной оценке, поскольку они были записаны в текстовом формате, что затрудняло их анализ и обработку.

Языковая модель

Инге Хуитинга и ее команда из Нидерландского института нейронаук объединили усилия с Инге Р. Холтман и ее командой из Университетского медицинского центра Гронингена, чтобы раскрыть эту информацию с помощью новой языковой модели искусственного интеллекта. Эта модель классификации позволяет анализировать текст медицинских записей и выявлять заранее определенные симптомы. Кроме того, они разработали вторую модель прогнозирования ИИ, позволяющую ставить фактические диагнозы на основе клинической картины.

Холтман говорит: «Во-первых, записи необходимо было тщательно изучить, чтобы выявить симптомы, которые регулярно возникают у доноров с различными заболеваниями головного мозга. В конечном итоге мы определили 90 различных симптомов в пяти разных областях: психиатрические симптомы (такие как депрессия и психоз), когнитивные симптомы ( такие как деменция и проблемы с памятью), двигательные проблемы (например, тремор) и сенсорные симптомы (например, ощущение вещей, которых нет)».

«Затем мы вручную пометили 20 000 предложений, чтобы обучить модель классификации».

Окончательная модель в конечном итоге определила, какие симптомы возникают ежегодно у всех доноров. Было замечено, что модель прогнозирования была весьма эффективна для постановки точного диагноза, но не справлялась с редкими заболеваниями. При анализе диагнозов, поставленных с помощью модели прогнозирования, выявилась подгруппа доноров, которым был поставлен неправильный диагноз. Оказалось, что врачу при жизни также поставили неправильный диагноз значительному числу этих доноров.

Подтипы

Холтман говорит: «Похоже, что существует группа людей, страдающих определенным заболеванием, например болезнью Альцгеймера, но проявляющими симптомы, больше напоминающие болезнь Паркинсона. Или подтип лобно-височной деменции, проявляющийся как болезнь Альцгеймера».

«Часто сложно правильно диагностировать эти группы, и это имеет смысл, поскольку у этих людей наблюдается клиническая картина, которая не соответствует их состоянию. Мы стремимся постоянно совершенствовать модель прогнозирования, надеясь сделать диагностику заболеваний головного мозга более точной».

Хуитинга объясняет: «Понимание отдельных факторов, способствующих развитию симптомов заболеваний головного мозга, имеет решающее значение, поскольку реальность такова, что у многих людей наблюдается сочетание различных состояний. Молекулярные маркеры, которые будут определять лечение, — это будущее. Наша конечная цель — разработать молекулярный атлас симптомов. заболеваний головного мозга. Такой атлас точно показывает, какие клетки и молекулы мозга изменяются при появлении таких симптомов, как тревога, забывчивость и депрессия».

«Мы ожидаем, что влияние этого молекулярного атласа будет огромным. Когда мы наметим молекулярные изменения, мы надеемся выявить первые биомаркеры, которые смогут предсказать правильный диагноз в течение жизни человека. Это открывает двери для разработки новых методов лечения. закладывают фундамент».

Исследование опубликовано в журнале Природная медицина.