Я к вам с еженедельной рубрикой новостей медиицны.
В Московском государственном медицинском университете имени Сеченова сообщили о создании нейросетевой модели, которая по данным электроэнцефалографии распознаёт особенности электрической активности мозга у пациентов с болезнью Паркинсона, причём на тестовой выборке точность определения достигала 97 процентов, что в исследовательской логике трактуется как перспективный технический результат и как повод двигаться к валидации на реальных клинических потоках, где потребуется подтвердить устойчивость модели к разным протоколам регистрации ЭЭГ, возрастным группам и сопутствующей терапии.
Важно уточнение
Важный момент заключается в том, что в рутинной практике ЭЭГ сейчас не используется для диагностики болезни Паркинсона, которая по-прежнему опирается на клиническую картину и нейровизуализацию, поэтому основной вопрос состоит не только в том, может ли алгоритм отличать записи здоровых людей от записей пациентов на открытой базе данных, но и в том, сохранит ли он различающую способность на материалe другой клиники с иной аппаратурой и артефактами, что и станет предметом дальнейшего дообучения и совместного тестирования с неврологами.
По описанию исследовательской группы использован открытый зарубежный набор обезличенных ЭЭГ, вручную размеченный неврологом, выборка была разделена на обучающую и тестовую части, после чего модель проверяли на ранее невиданных записях, фиксируя способность выделять частотные аномалии, характерные для паркинсонизма, и именно на этом этапе получена высокая точность, которая задаёт хорошую отправную точку для будущего цифрового сервиса ранней диагностики и для автоматизированной подсказки врачу при первичном отборе пациентов.
Контекст задачи остаётся актуальным, поскольку число людей с болезнью Паркинсона в мире растёт и смещается к более старшим возрастам, в публикации приводятся оценки в несколько миллионов пациентов с ростом показателя за последние годы и с прогнозом дальнейшего увеличения к середине века, что заставляет искать недорогие и доступные методы раннего выявления, особенно там, где специализированная нейровизуализация малодоступна и где первичный контакт осуществляется на уровне общей практики.
С практической стороны важно разделять доказательство принципиальной осуществимости и готовность к внедрению, поэтому следующие шаги довольно понятны, потребуется собрать собственный многоцентровый датасет ЭЭГ с клинической верификацией стадий заболевания, обеспечить чистку артефактов и единообразие меток, провести внешнюю валидацию на независимых данных и только после этого обсуждать формат клинического использования, где алгоритм не заменяет врача, а помогает быстрее принимать решения о необходимости углублённой диагностики.
Перспективы
Если подвести итоги, данное исследование демонстрирует, что анализ ЭЭГ с помощью нейросети способен выделять паттерны, сопоставимые с болезнью Паркинсона, при этом клиническая значимость будет определена тем, насколько результат воспроизводим в других центрах и насколько рано удаётся улавливать изменения до развернутых симптомов, что и отличает лабораторный успех от по-настоящему полезного инструмента для здравоохранения.
Подробнее о разработке можно почитать на сайте университета.