Исследователи из Университета Нового Южного Уэльса в Сиднее разработали машинный алгоритм, позволяющий выявлять болезнь Паркинсона за несколько лет до появления первых заметных врачам симптомов. ИИ нужны лишь образцы крови пациентов.
Многие метаболиты — побочные продукты, образующиеся при расщеплении организмом пищи, лекарств и химических веществ, — коррелируют с другими метаболитами, и некоторые из них не вносят существенного вклада в прогнозирование заболеваний. Именно поэтому так сложно дифференцировать диагнозы с небольшими временными отклонениями, которыми можно пренебречь. Человеку невозможно проанализировать столько информации, чтобы уловить ранее неведомые закономерности, но новому инструменту машинного обучения это под силу. Таким образом, учёные устроили анализ классификации и ранжирования с использованием нейронной сети, генерирующий знания из масс-спектрометрии (или CRANK-MS).
«Чтобы выяснить, какие метаболиты более значимы для заболевания по сравнению с контрольными группами, исследователи обычно рассматривают корреляции с участием конкретных молекул. Но здесь мы принимаем во внимание, что метаболиты могут иметь ассоциации с другими метаболитами, и именно здесь вступает в действие машинное обучение. С сотнями и тысячами метаболитов мы использовали вычислительную мощность, чтобы понять, что происходит», — сказала Джей Диана Чжан, ведущий автор исследования.
После сравнения метаболитов уже заболевших Паркинсоном с метаболитами 39 пациентов контрольной группы ИИ смог выявить скрытые предвестники недуга с точностью до 96%. Инструмент удобен в использовании, и в среднем результаты могут быть получены менее чем за 10 минут на обычном ноутбуке.