Czy algorytm zauważy ryzyko demencji, zanim pojawią się objawy? + test

Neurolog zaklada czepek z elektrodami EEG starszemu pacjentowi

Ponad 10 milionów Europejczyków żyje z łagodnymi zaburzeniami poznawczymi, a u mniej więcej połowy z nich w ciągu pięciu lat rozwinie się demencja. Lekarzom brakuje jednak przystępnego narzędzia, które wskazałoby, kogo to czeka. Europejski projekt AI-Mind połączył zapis EEG, badania krwi i testy poznawcze w systemie opartym na sztucznej inteligencji — a na końcu możesz sprawdzić, czy wychwycisz najważniejsze szczegóły tej historii.

Spis treści

⇑Stan pośredni, o którym mówi się za mało

Łagodne zaburzenia poznawcze to coś pomiędzy zwykłym starzeniem się a demencją. Pamięć czy koncentracja słabną bardziej, niż wynikałoby to z wieku, ale codzienne życie toczy się jeszcze w miarę normalnie. Dotyczy to ponad 10 milionów mieszkańców Europy.

Kłopot w tym, że ta grupa jest bardzo zróżnicowana. U około połowy osób w ciągu pięciu lat rozwinie się demencja, u pozostałych nie. Lekarze nie mają dziś przystępnych narzędzi, które pozwoliłyby odróżnić jednych od drugich na tyle wcześnie, by objąć najbardziej zagrożonych profilaktyką.

⇑Nie jeden wskaźnik, tylko cała układanka

Wcześniejsze badania często skupiały się na pojedynczym biomarkerze. Zespół finansowanego przez UE projektu AI-Mind postawił na coś innego: multimodalną bazę danych zebraną we współpracy z wiodącymi szpitalami i ośrodkami badawczymi w Hiszpanii, Finlandii, Włoszech i Norwegii. Do wspólnego systemu wspomagania decyzji klinicznych trafiły:

  • dane o łączności mózgu uzyskane z badania EEG,
  • biomarkery krwi,
  • wyniki oceny funkcji poznawczych,
  • informacje genetyczne,
  • zmienne demograficzne,
  • informacje kliniczne.

Każde z tych źródeł mówi o pacjencie coś innego, dlatego system czyta je razem.

⇑Mózg jako sieć połączeń

Pierwsze z narzędzi, AI-Mind Connector, analizuje łączność mózgową na podstawie standardowego badania elektroencefalograficznego. Nie chodzi o to, czy mózg „pracuje”, tylko o to, jak poszczególne jego obszary komunikują się ze sobą.

„Dzięki zaawansowanemu przetwarzaniu sygnału i sztucznej inteligencji, narzędzie AI-Mind Connector wykrywa subtelne zmiany w komunikacji między obszarami mózgu, które mogą pojawić się na wiele lat przed wystąpieniem objawów” — wyjaśnia koordynatorka projektu Ira Haraldsen z grupy badawczej zdrowia poznawczego Szpitala Uniwersyteckiego w Oslo.

⇑Predyktor, który łączy kropki

Drugie narzędzie, AI-Mind Predictor, zestawia dane z EEG z wynikami testów poznawczych, danymi genetycznymi, biomarkerami krwi, informacjami demograficznymi i historią choroby. Algorytmy uczenia maszynowego wytrenowano na jednym z największych na świecie prospektywnych badań kohortowych osób z łagodnymi zaburzeniami poznawczymi. Objęło ono ponad 1000 uczestników i około 4000 wizyt klinicznych.

Wynik okazał się zachęcający. „Pomiary łączności sieci mózgowych uzupełniły nowe biomarkery krwi nawet lepiej niż się spodziewaliśmy, co zwiastuje możliwość dokładniejszej stratyfikacji ryzyka” — mówi Haraldsen. Stratyfikacja oznacza tu podział pacjentów według poziomu zagrożenia.

⇑Przepisy od pierwszego dnia

Narzędzie medyczne oparte na sztucznej inteligencji musi być nie tylko skuteczne, ale też zgodne z prawem. Zespół od początku dostosowywał prace do zasad RODO, standardów danych FAIR, rozporządzenia o wyrobach medycznych oraz unijnego aktu w sprawie sztucznej inteligencji. Według koordynatorki powstał w ten sposób jeden z pierwszych w Europie ekosystemów AI nastawionych na zastosowania kliniczne i przygotowanych na wymogi regulacyjne od samego początku.

Konsorcjum opracowało też publicznie dostępne ramy wczesnej oceny technologii medycznych. Pomagają one świadczeniodawcom i decydentom ocenić, czy nowe rozwiązanie jest warte wdrożenia.

⇑Co zostaje po projekcie

Poza samymi algorytmami AI-Mind zostawia infrastrukturę wielokrotnego użytku: do pracy z multimodalnymi danymi medycznymi, automatycznego przetwarzania zapisów EEG, generowania danych syntetycznych i kontrolowanego rozwoju sztucznej inteligencji. Korzystają z niej już inne europejskie projekty, m.in. eBrain-Health, FluiDX-AD i TEF-Health. Wdrożeniem klinicznym i komercyjnym zajmuje się specjalnie utworzona spółka spin-off.

⇑Podsumowanie

AI-Mind pokazuje, że wczesne wykrywanie ryzyka demencji może opierać się na badaniach dostępnych w klinikach, pod warunkiem że połączy się je ze sobą. Jeśli takie narzędzia trafią do codziennej praktyki, opieka nad pacjentami może przesunąć się od diagnozy stawianej po pojawieniu się objawów w stronę precyzyjnej profilaktyki i interwencji dopasowanych do konkretnej osoby.

⇑AI-Mind i ryzyko demencji — sprawdź się (test)

5 pytań · minuta

1. Ilu mieszkańców Europy żyje z łagodnymi zaburzeniami poznawczymi?

2. Co analizuje AI-Mind Connector?

3. Na jakich danych uczono algorytmy AI-Mind Predictor?

4. Jakie przepisy zespół uwzględnił od początku?

5. Do jakiej zmiany w opiece mają prowadzić takie narzędzia?


opublikowano: 2026-09-26
Komentarze
Polityka Prywatności