Создан ИИ-модель для точного определения стадий болезни Альцгеймера

Новый подход к диагностике болезни Альцгеймера

Учёные из индийского института Vel Tech Rangarajan Dr. Sagunthala R&D разработали инновационную модель искусственного интеллекта, способную с высокой точностью классифицировать стадии болезни Альцгеймера. Это важный шаг для ранней диагностики и эффективного лечения заболевания.

Три технологии в одной модели: Tri-Fusion-ADNet

Модель под названием Tri-Fusion-ADNet объединяет три передовых технологии: EfficientNet-V2-S, Swin TransformerV2 и квантово-вдохновленную вариационную нейронную сеть (QI-VNN). Такое сочетание позволяет детально анализировать особенности мозга и различать стадии болезни.

Высокая точность на разнообразных данных

Для обучения использовались четыре открытых набора данных МРТ головного мозга, включающие сбалансированные, расширенные и клинически гетерогенные сканы. Tri-Fusion-ADNet прошла 10-кратную кросс-валидацию и показала точность 98,42% на наборе D-I, 97,86% на D-II и 96,21% на D-III. На независимом наборе D-IV модель сохранила точность 91,22%, что подтверждает её надёжность на данных из разных источников.

Прозрачность решений благодаря визуализации

Для объяснения решений модели использовалась технология Grad-CAM, которая визуализирует, на какие области мозга ИИ обращает внимание. Это помогает врачам и исследователям лучше понимать результаты и повышает доверие к системе.

Влияние на пациентов и медицину

Точная и ранняя классификация стадий болезни Альцгеймера открывает новые возможности для своевременного и эффективного лечения, улучшая качество жизни пациентов. Модель ускоряет процесс диагностики и помогает врачам принимать более обоснованные решения.

Исследователи и финансирование

Работу выполнили учёные А. Г. Баламуруган и Н. Гомати. Они отметили отсутствие конфликта интересов и подчеркнули, что исследование не получало специального финансирования.

Этот прорыв демонстрирует потенциал искусственного интеллекта в диагностике нейродегенеративных заболеваний и стимулирует дальнейшее развитие технологий, способных изменить жизнь пациентов.