预症状神经疾病中的人工智能:弥合正常变异和前兆特征

科学领域:

• 神经科学和计算生物学
• 生物医学数据分析
• 医疗保健中的人工智能

背景情况:

• 预症状神经疾病在临床症状出现之前表现出微妙的早期病理变化.
• 随机阶段,如REM睡眠行为障碍或轻度认知障碍,为干预提供了关键的窗口,但难以检测.
• 现有的检测方法与微妙的变化和正常的可变性作斗争,限制了早期干预的机会.

研究的目的:

• 探索人工智能 (AI),包括机器学习 (ML) 和深度学习 (DL),如何识别症状前的神经疾病.
• 开发能够在没有已知的综合征的个体中检测既已知的前性模式,也能够检测未知的异常的人工智能模型.
• 引入新的人工智能驱动的方法,用于个性化和可扩展的神经退行性疾病的早期检测.

主要方法:

• 监督的ML模型 (例如,基于树的,卷积的,变压器网络) 用于检测各种数据模式 (EEG,认知得分,成像) 中已知的前进模式.
• 人工智能被应用于我的临床记录,自由文本笔记,人口数据库和传感器数据,以识别暗藏的异常,表明早期的神经退行.
• 使用生成模型 (GAN,VAE) 来创建"假健康的双胞胎" - - 从MRI数据中合成个性化基线 - - 通过减去正常变异性来增强异常检测.

主要成果:

• 监督的ML模型成功地根据已知的前性模式识别了基于神经退行风险的个体.
• 人工智能对各种数据源的分析标志着在没有被认可的前性综合征的个体中偏离健康模式,这表明早期查的潜力.
• 伪健康的双胞胎模型通过提供个性化的基线来改善疾病特异性影响的隔离,提高了阿尔茨海默氏症和多发性硬化症等疾病的早期异常检测.

结论:

• 人工智能,特别是ML和DL,提供了强大的工具来弥合神经疾病中正常变异和早期病理之间的差距.
• 通过识别已知的和未知的异常,人工智能可以更灵敏,个性化和可扩展地检测症状前的神经系统疾病.
• 这些人工智能驱动的方法对早期诊断和干预具有显著的希望,可能会改善神经退行风险的个体的结果.