Анализ МРТ с помощью искусственного интеллекта повышает точность распознавания расстройств Паркинсона
Исследователи из Университета Флориды провели многоцентровое исследование, демонстрирующее, что автоматизированная дифференциация изображений для паркинсонизма (AIDP), метод машинного обучения с использованием магнитно-резонансной томографии (МРТ), точно отличает болезнь Паркинсона (БП) от атипичных паркинсонических расстройств. Результаты показывают, что этот подход может значительно улучшить точность диагностики и клиническую помощь. Паркинсонические расстройства, включая PD, мультисистемную атрофию (MSA) и прогрессирующий надъядерный паралич (PSP), представляют диагностические трудности из-за перекрывающихся клинических признаков. Традиционные диагностические методы, такие как клиническая оценка и традиционная визуализация, часто не позволяют точно дифференцировать эти расстройства, особенно на ранних стадиях. Визуализация транспортера дофамина, одобренная FDA с 2011 года, отличает паркинсонизм от эссенциального тремора, но с трудом дифференцирует PD от MSA или PSP. Другие биомаркеры, такие как биопсия кожи и анализы агрегации синуклеина, также имеют ограничения, в частности, не обладают специфичностью для PSP. В исследовании «Автоматизированная дифференциация изображений для паркинсонизма», опубликованном в JAMA Neurology , исследователи провели перспективное многоцентровое когортное исследование с участием 249 участников с диагнозом PD, MSA или PSP в 21 центре Parkinson Study Group в США и Канаде. Исследователи дополнили эти данные 396 ретроспективными случаями для обуче...