## Проблема По данным Всемирной Организации Здравоохранения, до 70 % случаев деменции вызваны [болезнью Альцгеймера](https://ul.orna.me/KOge/librarydisease?id=208). Во всем мире от недуга страдают около 24 миллионов человек и ожидается, что их число будет удваиваться каждые 20 лет. Медицинские работники во всем мире стремятся как можно раньше диагностировать болезнь Альцгеймера, что дает больным больше шансов на успешное лечение. Одним из первых признаков болезни Альцгеймера является легкое когнитивное нарушение (MCI), которое является переходной стадией между ожидаемым когнитивным снижением нормального старения и деменцией. Самые ранние стадии MCI часто почти не имеют четких симптомов, но во многих случаях могут быть обнаружены с помощью нейровизуализации. Однако, хотя это теоретически возможно, анализ изображений МРТ вручную с целью выявления изменений, связанных с болезнью Альцгеймера, требует не только определенных знаний, но и довольно много времени. ## Решение Применение искусственного интеллекта позволяет значительно ускорить диагностику. Современная обработка сигналов позволяет делегировать обработку изображений функциональной МРТ головного мозга машине, которая может выполнять ее быстрее и более точно. При этом исследователи не берут на себя смелость утверждать, что медицинский работник должен полностью полагаться на какой-либо алгоритм. Машина скорее робот, способный выполнять самую утомительную задачу по сортировке данных и поиску функциональных отклонений. «После того как компьютерный алгоритм выберет случаи потенциально возможных нарушений, специалист сможет более внимательно их изучить. И, в конце концов, от этого выиграют все, поскольку пациенту значительно быстрее будет поставлен диагноз и начнется его лечение», — говорит руководитель группы разработчиков, профессор факультета информатики КТУ Ритис Маскелюнас. ## Как это работает? Модель была разработана в результате плодотворного сотрудничества ведущих литовских исследователей в области искусственного интеллекта с использованием модификации хорошо известной тонко настроенной ResNet 18 (остаточная нейронная сеть) для классификации изображений функциональной МРТ, полученных от 138 пациентов. Изображения попали в шесть различных категорий: от здоровых — до признака с умеренным когнитивным нарушением (MCI) и до болезни Альцгеймера. Модель смогла эффективно найти особенности MCI в данном наборе данных, достигнув почти 100 % точности классификации. По словам разработчиков, метод можно превратить в программное обеспечение, которое будет анализировать собранные данные от уязвимых групп (лиц старше 65 лет, имеющих в анамнезе травмы головного мозга, высокое кровяное давление и прочие факторы риска), и уведомлять медицинский персонал об аномалиях, связанных с ранним началом болезни Альцгеймера. Источник: https://en.ktu.edu/news/algorithm-developed-by-lithuanian-researchers-can-predict-possible-alzheimers-with-nearly-100-per-cent-accuracy/