カリフォルニア大学サンフランシスコ校の研究チームは、深層学習モデルを利用し、脳画像から高精度に将来のアルツハイマー病発症を予測することができると発表した。アルゴリズムはPETと呼ばれる医用画像を解析することで、平均で発症6年前の予測を可能としている。
医学誌Radiology電子版にて、今月6日発表された論文によると、2005年から2017年にかけ1002名から撮影されたPET画像をアルゴリズムに学習させることで、非常に高い発症予測力を得たという。チームは「このアルゴリズムが、アルツハイマー病の予防と診断、進行防止における一般的な医療ツールとなる可能性もある」として期待を寄せている。
アルツハイマー病は認知症における最多の原因疾患だが、有効な治療方法がいまだ存在せず、発症予防がアルツハイマー病ケアにおいて最も重要な要素を占めている。Medical News Todayの報道によると、論文の共著者Jae Ho Sohn博士は「アルツハイマー病に進行する可能性の高い患者を効率的に見つけ、事前に介入できるようになった」とし、成果の重要性を強調している。
