Verlauf von Alzheimer vorhersagbar dank KI-gestützter Analyse

ARLINGTON (TEXAS) / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Forscher haben mit DETree, einem innovativen, auf Machine Learning basierendem Framework, die genaue Vorhersage des Verlaufs von Alzheimer ermöglicht. Dieses neue Werkzeug berücksichtigt die kontinuierliche Entwicklung von Alzheimer.

Forscher der University of Texas in Arlington haben einen bahnbrechenden Ansatz zur Vorhersage der Alzheimer-Krankheit entwickelt. Ihr neues, lernbasiertes System, DETree genannt, bietet genaue Prognosen über die verschiedenen Stadien der Krankheit. Dies ermöglicht es Patienten und Pflegekräften, besser für zukünftige Versorgungsbedürfnisse zu planen.

Die Weltgesundheitsorganisation berichtet, dass weltweit etwa 55 Millionen Menschen an Demenz leiden, wobei Alzheimer die häufigste Form ist. Diese unheilbare Krankheit führt zu einem fortschreitenden Verlust der Gehirnfunktion und hat nicht nur physische, sondern auch psychologische, soziale und wirtschaftliche Auswirkungen auf die Betroffenen und ihre Angehörigen. Angesichts der sich verschlimmernden Symptome ist es wichtig, dass Patienten und ihre Pflegekräfte sich auf eine zunehmende Unterstützung im Krankheitsverlauf vorbereiten.

Das von Dajiang Zhu, einem assoziierten Professor für Informatik und Ingenieurwesen an der UTA, geleitete Forschungsteam hat einen neuen, auf Lernen basierenden Rahmen entwickelt, der es Alzheimer-Patienten ermöglicht, genau zu bestimmen, an welchem Punkt der Krankheitsentwicklung sie sich befinden. Dies erleichtert die Vorhersage des Zeitpunkts späterer Stadien und hilft somit bei der Planung zukünftiger Pflegebedürfnisse.

Zhu und sein Team haben in ihrer Arbeit, die mit mehr als 2 Millionen Dollar von den National Institutes of Health und dem National Institute on Aging unterstützt wurde, einen „Krankheits-Embedding-Baum“ (DETree) geschaffen. Dieser kann nicht nur effizient und genau eine der fünf klinischen Gruppen der Alzheimer-Entwicklung vorhersagen, sondern bietet auch detailliertere Statusinformationen, indem er projiziert, wo sich der Patient im Verlauf der Krankheit befinden wird.

Zur Überprüfung ihres DETree-Rahmens verwendeten die Forscher Daten von 266 Alzheimer-Patienten aus der multizentrischen Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative. Die Ergebnisse der DETree-Strategie wurden mit anderen weit verbreiteten Methoden zur Vorhersage des Alzheimer-Verlaufs verglichen, wobei das Experiment mehrmals unter Verwendung von maschinellen Lernmethoden wiederholt wurde.

„Wir wissen, dass Individuen mit Alzheimer oft in sehr unterschiedlichen Geschwindigkeiten Symptome entwickeln“, sagte Zhu. „Unser neuer Rahmen ist genauer als andere verfügbare Prognosemodelle, was hoffentlich Patienten und ihren Familien hilft, besser mit den Unsicherheiten dieser komplizierten und verheerenden Krankheit umzugehen.“

Zhu und sein Team sind überzeugt, dass der DETree-Rahmen auch das Potenzial hat, den Verlauf anderer Krankheiten mit mehreren klinischen Entwicklungsstufen, wie Parkinson, Huntington und Creutzfeldt-Jakob, vorherzusagen.

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