Tekoäly voi löytää kohonneen dementiariskin jo viikossa, tiedottaa Aalto-yliopisto.
Aalto-yliopisto ja Hus ovat mukana maaliskuussa käynnistyvässä EU-hankkeessa, jonka päämäärä on löytää uusien menetelmien avulla ajoissa ne potilaat, joiden dementian puhkeamista voidaan viivyttää tai jopa ehkäistä.
AI-Mind-hankkeessa kehitetään digitaalisia työkaluja aivojen hermoverkkoyhteyksien tunnistamiseen ja dementiariskin arviointiin.
– Olen toiminut useita vuosia neurologina ja havainnut muistisairauksien kasvavan hoitotaakan sekä yksilö- että yhteiskunnan tasolla, sanoo Aalto-yliopiston ja Husin yhteisprofessori Hanna Renvall tiedotteessa.
– Tässä hankkeessa kehitämme nykyisen kliinisen potilasdiagnostiikan tueksi menetelmää, jolla voimme yksinkertaisia aivosähkökäyrämittauksia ja tekoälymenetelmiä yhdistämällä löytää nopeammin ja helpommin ne potilaat, jotka vaativat tehostettua seurantaa ja tukea taudin etenemiseen vaikuttavien riskitekijöiden hallitsemiseksi, Renvall sanoo.
AI-Mind on viisivuotinen Horisontti 2020 -ohjelmasta rahoitettu tutkimus- ja innovointihanke, jonka budjetti on 14 miljoonaa euroa. Tavoitteena on muuttaa kliinisiä käytäntöjä niin, että lievästä kognitiivisesta heikentymisestä kärsivien joukosta löydettäisiin jo varhaisessa vaiheessa ne, joilla on merkittävästi kohonnut riski edetä merkittävään muistisairauteen seuraavien vuosien aikana.
Lievästä kognitiivisesta heikentymisestä kärsivien kohdalla dementiariski on lähes 30 prosenttia suurempi kuin normaalin kognitiivisen toimintatason henkilöillä.
Hankkeen tavoitteena on kehittää kaksi uutta tekoälyyn perustuvaa digitaalista työkalua.
AI-Mind Connector -työkalulla tunnistetaan aivojen hermoverkkojen toimintahäiriöt, ja AI-Mind Predictor -työkalulla puolestaan arvioidaan dementiariskiä yhdistämällä Connector-työkalulla saatua tietoa muuhun potilastietoon, kuten kognitiivisiin testeihin ja geneettisiin biomarkkereihin. Näin potilaan riskiarvio voitaisiin saada jopa vain viikossa, mikä antaisi lääkäreille ja potilaille mahdollisuuden ennaltaehkäiseviin toimenpiteisiin ja kuntoutukseen jo sairauden varhaisessa vaiheessa.
Hanna Renvallin lisäksi hankkeessa ovat Suomesta mukana Aalto-yliopiston professorit Samuel Kaski ja Riitta Salmelin. Kolmikko on jo ryhmineen luonut helppokäyttöisen työkalun, joka tekoälyä hyödyntäen pystyy tunnistamaan yksilön vain joitakin sekunteja kestävistä aivomagneettikäyristä (magnetoenkefalografia, MEG). Aivojen sormenjäljeksi nimettyä työkalua on tarkoitus käyttää sekä käynnistyvässä hankkeessa että muissa tutkimuksissa.
– Yhteistyömme neurotieteessä sekä tekoäly- ja potilastutkimuksessa toimii jo erinomaisesti. Aivojen sormenjälkeä voi mahdollisesti hyödyntää aivojen hermoverkkoyhteyksien tutkimiseen myös muissa neurologisissa sairauksissa. Tutkimmekin parhaillaan sen käytettävyyttä myös lievän aivovamman saaneiden potilaiden diagnostiikassa, Salmelin sanoo.
Hankkeessa on lisäksi mukana useita yliopistoja, lääketieteellisiä tutkimuskeskuksia, PK-yrityksiä ja potilasjärjestöjä.
