(in print: Ned Tijdschr Tandheelkd januari 2019; 126: 7)

Kunstmatige intelligentie voorspelt Alzheimer

Onderzoekers van de Universiteit van California in San Francisco hebben met behulp van kunstmatige intelligentie het vermogen van hersenscans verbeterd om de ziekte van Alzheimer te voorspellen. Het door hen ontwikkelde algoritme kon de ziekte gemiddeld meer dan 6 jaar voorafgaand aan de diagnose detecteren. .

Vroege diagnostiek van de ziekte van Alzheimer is nog steeds een grote uitdaging. Onderzoek heeft inmiddels aangetoond dat het ziekteproces is gekoppeld aan veranderingen de glucose-opname in bepaalde hersengebieden. “Verschillen in het patroon van glucose-opname in de hersenen zijn erg subtiel en diffuus”, aldus onderzoeker Jae Ho Sohn. “Mensen zijn goed in het vinden van specifieke biomarkers van ziekten, maar metabole veranderingen vertegenwoordigen een meer globaal en subtiel proces.”

Arts-onderzoeker Benjamin Franc had contact opgenomen met de onderzoeksgroep Big Data in Radiologie, een multidisciplinair team van artsen en ingenieurs dat zich bezighoudt met radiologisch onderzoek en datawetenschappen. Franc was geïnteresseerd in het toepassen van deep learning om veranderingen in het hersenmetabolisme te vinden die voorspelbaar zijn voor de ziekte van Alzheimer.

De onderzoekers trainden vervolgens een door hen ontwikkelt deep learning-algoritme met behulp van een 18-F-fluorodeoxyglucose PET-scan (FDG-PET). Zij gebruikten de gegevens van het Alzheimer Disease Neuroimaging Initiative. De ADNI-database bevatte meer dan 2.100 FDG-PET-breinbeelden van 1.002 patiënten. De onderzoekers trainden het algoritme op 90% van de dataset en testten het vervolgens op de resterende 10%. Ten slotte testten de onderzoekers het algoritme op een onafhankelijke reeks van 40 beeldvormende onderzoeken bij 40 patiënten die nog niet eerder waren bestudeerd. Het algoritme bereikte 100% gevoeligheid bij het detecteren van de ziekte gemiddeld meer dan 6 jaar voorafgaand aan de definitieve diagnose. “We waren erg tevreden over de prestaties van het algoritme”, zegt Sohn. “Het was in staat om elk afzonderlijk geval te voorspellen dat zich ontwikkelde naar de ziekte van Alzheimer.”

Hoewel erop gewezen moet worden dat het 100%-resultaat verder gevalideerd moet worden in een groot multicenter prospectief onderzoek, meent Sohn dat het algoritme een bruikbaar gereedschap is om het werk van radiologen aan te vullen. “Als we de ziekte van Alzheimer eerder kunnen detecteren, dan geeft dat de mogelijkheid om betere manier te vinden de ziekte af te remmen of zelfs het ziekteproces een halt toe te roepen”, aldus Sohn.

(Bronnen: RSNA, 3 december 2018/Radiology, 6 november 2018)

Hartelijk dank voor uw reactie. Uw reactie zal in behandeling genomen worden en na controle worden geplaatst.

Beeld: Shutterstock
Beeld: Shutterstock
Info
publicatiedatum
17 december 2018
rubriek
Actueel
Gerelateerd