米ネブラスカ大学メディカルセンターなどの研究チームは、脳MRI画像と臨床情報を組み合わせ、アルツハイマー病の保有リスクを捉える深層学習アルゴリズムを構築した。
同大学のニュースルームが18日報じたところによると、本研究成果は学術ジャーナルBrainにて今月発表された。異なる4つの国におけるコホートのうち1つからアルゴリズムの構築を行い、他コホートではその検出精度をチェックしたが、AUCで0.876-0.996といずれもアルツハイマー病患者を高精度に捉えていたとのこと。また、この診断パフォーマンスは神経科専門医11名の平均もわずかに上回っていた。
研究チームは「このアルゴリズムはアルツハイマー病を正確に識別できるだけでなく、診断に至るまでの変化を、解釈可能な形で視覚化する可能性がある」とし、アルツハイマー病発症の高リスク者を効率的に捕捉する新たなアプローチにつながる可能性も指摘する。
