ИИ оценил риск быстрого ухудшения болезни Паркинсона по обычным обследованиям
Исследователи Университета Майами разработали модели машинного обучения для оценки риска быстрого ухудшения болезни Паркинсона на горизонте трёх-пяти лет. Работа в npj Parkinson’s Disease показала, что обычные клинические наблюдения могут давать больше полезной информации, чем добавление исследованных показателей структурной МРТ.
Как проверяли прогноз
Для разработки и оценки моделей использовали данные 1602 участников программы Parkinson’s Progression Markers Initiative. Затем систему проверили на независимой группе из 541 пациента другой исследовательской программы.
Авторы отдельно рассматривали когнитивное и двигательное ухудшение. Первое определяли как снижение оценки MoCA минимум на пять баллов, второе — как увеличение двигательной оценки MDS-UPDRS3 на десять баллов.
Важна динамика первого года
Самыми полезными оказались не просто разовые показатели, но и изменения после начала наблюдения:
- темп двигательного ухудшения за первый год;
- ранняя динамика когнитивных функций;
- для двигательного прогноза — результат анализа амплификации затравок альфа-синуклеина;
- сочетание этих сведений с исходными клиническими данными.
Поэтому утверждать, что все варианты модели обходятся без специальных биомаркеров, нельзя. В то же время добавление исследованных МРТ-показателей обычно не улучшало прогноз и в некоторых вариантах снижало качество.
Что означает результат
Лучшие клинические модели достигли AUROC выше 0,80. Этот показатель описывает способность различать группы риска и не равен «80% гарантированно правильных прогнозов» для каждого пациента.
Читайте также по теме: анализе признаков старения мозга с помощью ИИ.
Независимая проверка усиливает доверие к результату, но алгоритм не заменяет решение невролога. Среди возможных применений авторы называют планирование наблюдения и отбор участников испытаний препаратов, которые должны замедлять прогрессирование болезни. Дальнейшая работа покажет, как использовать прогноз в реальной клинической практике.
