Trong khi sử dụng các xét nghiệm hình ảnh não chất lượng cao được thu thập như một phần của nghiên cứu, các nhà nghiên cứu đã đạt được tiến bộ đáng kể trong việc xác định các triệu chứng của bệnh Alzheimer. Một nhóm tại Bệnh viện Đa khoa Massachusetts gần đây đã cho ra một phương pháp chính xác dựa trên các hình ảnh não lâm sàng được thu thập thường xuyên. Sự phát triển có thể dẫn đến một chẩn đoán chính xác hơn.

Các nhà khoa học đã sử dụng kiến trúc học sâu, một loại máy học và trí tuệ nhân tạo sử dụng lượng dữ liệu khổng lồ và các thuật toán phức tạp để huấn luyện các mô hình.

Dựa trên thông tin thu thập được từ hình ảnh chụp cộng hưởng từ não (MRI) của những bệnh nhân mắc và không mắc bệnh tại Mass. General trước năm 2019. Các nhà nghiên cứu đã phát triển một mô hình để xác định bệnh Alzheimer. Khả năng chẩn đoán bệnh Alzheimer của công việc bất kể các yếu tố khác, chẳng hạn như tuổi tác, là một trong những đổi mới chính của bệnh.

Nhóm đã đánh giá mô hình trên năm bộ dữ liệu, bao gồm các bộ dữ liệu từ Bệnh viện Brigham and Women trước và sau năm 2019, Mass. General sau năm 2019 và các hệ thống bên ngoài trước và sau năm 2019, để xem liệu nó có thể chẩn đoán bệnh Alzheimer một cách đáng tin cậy dựa trên dữ liệu lâm sàng được thu thập trong thế giới thực, không phụ thuộc vào vị trí hoặc thời gian.

11.103 ảnh của 2.348 người có nguy cơ mắc bệnh và 26.892 ảnh của 8.456 bệnh nhân không mắc bệnh Alzheimer đã được sử dụng cho nghiên cứu. Mô hình đã xác định chính xác nguy cơ mắc bệnh Alzheimer trên tất cả năm bộ dữ liệu (90,2%).

Bệnh Alzheimer thường xảy ra ở người lớn tuổi và vì vậy các mô hình học sâu thường gặp khó khăn trong việc phát hiện các trường hợp khởi phát sớm hiếm gặp hơn. Nhóm nghiên cứu đã giải quyết vấn đề này bằng cách làm cho mô hình học sâu trở nên 'mù' các đặc điểm não bộ mà nó thấy có liên quan quá mức đến độ tuổi được liệt kê của bệnh nhân.

Một vấn đề lớn khác trong việc xác định bệnh là xử lý dữ liệu khác biệt đáng kể so với tập huấn luyện. Ví dụ: một mô hình học sâu được đào tạo về MRI được thu thập trên máy quét General Electric có thể không phân biệt được MRI được thu thập trên máy quét Siemens.

Mô hình đã sử dụng thước đo độ không đảm bảo để xác định xem dữ liệu bệnh nhân có quá khác biệt so với dữ liệu đã được đào tạo để đưa ra dự đoán thành công hay không.

Đây là một trong những nghiên cứu duy nhất sử dụng các hình ảnh chụp cộng hưởng từ (MRI) não được thu thập thường xuyên để cố gắng phát hiện chứng mất trí nhớ. Mặc dù một số lượng lớn các nghiên cứu học sâu về phát hiện bệnh Alzheimer từ MRI não đã được tiến hành, nhưng nghiên cứu này đã thực hiện các bước quan trọng để thực sự thực hiện điều này trong môi trường lâm sàng trong thế giới thực thay vì môi trường phòng thí nghiệm hoàn hảo. Kết quả - với khả năng khái quát hóa giữa các địa điểm, thời gian chéo và dân số chéo - tạo ra một trường hợp mạnh mẽ cho việc sử dụng lâm sàng công nghệ chẩn đoán này.