Исследование показывает, что модель глубокой нейронной сети может точно предсказать возраст мозга здоровых пациентов на основе данных электроэнцефалограммы, записанных во время исследования ночного сна, а прогнозируемые ЭЭГ индексы возраста мозга отображают уникальные характеристики в популяциях с различными заболеваниями.
Исследование показало, что модель предсказывала возраст со средней абсолютной ошибкой всего 4,6 года. Обнаружена статистически значимая взаимосвязь между абсолютным индексом возраста мозга и эпилепсией и судорожными расстройствами, инсультом, повышенными маркерами нарушения дыхания во время сна (например, индексом апноэ-гипопноэ и индексом возбуждения) и низкой эффективностью сна.
Исследователи обучили модель глубокой нейронной сети предсказывать возраст пациентов, используя необработанные сигналы ЭЭГ, записанные во время клинических исследований сна, проводимых с использованием ночной полисомнографии. Модель была обучена на 126,241 исследовании сна, проверена на 6,638 исследований и протестирована на оттягивании набора 1172 исследований. Возраст мозга оценивался путем вычитания хронологического возраста людей из их возраста, предсказанного ЭЭГ (т. Е. Индекса возраста мозга), а затем взятия абсолютного значения этой переменной (т. Е. Абсолютного индекса возраста мозга). Анализы контролируются такими факторами, как пол и индекс массы тела.
«Результаты этого исследования предоставляют первоначальные доказательства возможности использования ИИ для оценки возраста мозга пациента», — сказал Найгейт. «Мы надеемся, что при непрерывных исследованиях, исследованиях и клинических исследованиях индекс возраста мозга однажды станет диагностическим биомаркером здоровья мозга, так же как высокое кровяное давление определяет риск инсульта и других сердечно-сосудистых заболеваний».
Исследование также показало, что пациенты с диабетом, депрессией, тяжелой чрезмерной дневной сонливостью, гипертонией и / или проблемами с памятью и концентрацией в среднем имели повышенный индекс возраста мозга по сравнению с выборкой здорового населения.
По мнению авторов, результаты демонстрируют, что эти состояния здоровья связаны с отклонениями прогнозируемого возраста от его хронологического возраста.
РИА ОмскПресс.