Исследователи из Mass Eye and Ear создали оригинальную методику диагностики дистонии с помощью МРТ-сканирования, что обеспечивают объективизацию этого заболевания. Дистония – это неврологическое заболевание, при котором происходят непроизвольные сокращения мышц, это приводит к формированию ненормальных движений и поз, и подчас к развитию инвалидности. Ранняя диагностика этого состояния достаточно затруднительна и нередко требуется много лет для установления клинического диагноза.
Результаты исследования, опубликованного в PNAS, показали, что ученым удалось разработать алгоритм на основе глубокого машинного обучения ИИ. Они назвали его DystoniaNet. Было проведено сравнение МРТ сканов головного мозга 612 человек, в том числе 392 пациентов с тремя разными типами фокальной дистонии и 220 здоровых людей. Созданная платформа на базе ИИ смогла диагностировать дистонию с точностью 98,8%. В ходе этого процесса ученые смогли определить характерный для дистонии маркер нейронной сети. Исследователи считают, что после дальнейшей отработки и тестирования алгоритм может быть внедрен в широкую клиническую практику.
Дистония может быть, как первичным состоянием, так и осложнением основного заболевания, например, при болезни Паркинсона и после инсульта. Чаще всего, при первичной дистонии не удается выяснить истинную причину и процесс охватывает небольшую группу мышц (фокальная дистония).
В исследовании, проведенном учеными, были изучены три наиболее частых типа очаговой дистонии: спастическая дисфония, спастическая кривошея и блефароспазм.
В настоящее время диагноз выставляется на основе клинических данных, и в почти 50 % случаев заболевание не диагностируется сразу.
Платформа DystoniaNet основана на глубоком машинном обучении на основе алгоритмов искусственного интеллекта, и задача ИИ –это анализ МРТ сканов с выявлением небольших морфологических изменений в структуре мозга. Созданная платформа позволяет выявлять патологические кластерные структуры в нескольких областях мозга, которые отвечают за анализ и контроль моторных функций. Незначительные изменения на МРТ сканах не обнаруживаются невооруженным глазом человека и становятся видимыми только после того, как платформа на основе ИИ трансформирует микроскопические изменения в морфологической структуре мозга в трехмерные изображения.
DystoniaNet позволяет интерпретировать микроструктурные изменения в течение 0.36 секунды. Такая технология, внедренная в программное обеспечение МРТ сканеров, позволит значительно улучшить своевременную диагностику дистонии и назначить лечение. Диагностика на раннем этапе и адекватное лечение позволит значительно снизить риск инвалидности пациентов и улучшить качество жизни.
