Kecerdasan buatan melebihi tes klinis dalam memprediksi perkembangan penyakit Alzheimer.
Para ilmuwan di Cambridge telah mengembangkan alat kecerdasan buatan (AI) yang dapat memprediksi apakah orang dengan tanda-tanda awal demensia akan tetap stabil atau berkembang menjadi penyakit Alzheimer. Alat ini akurat dalam empat dari lima kasus.
Pendekatan baru ini dapat mengurangi kebutuhan akan tes yang mahal dan invasif, serta meningkatkan hasil pengobatan dini. Intervensi awal, seperti perubahan gaya hidup atau obat-obatan baru, paling efektif pada tahap ini.
Demensia adalah masalah kesehatan global yang besar, mempengaruhi lebih dari 55 juta orang di seluruh dunia dan menelan biaya sekitar $820 miliar setiap tahunnya. Jumlah kasus diperkirakan akan hampir tiga kali lipat dalam 50 tahun ke depan.
Penyakit Alzheimer adalah penyebab utama demensia, bertanggung jawab atas 60–80% kasus. Deteksi dini sangat penting untuk perawatan yang efektif, tetapi metode saat ini sering melibatkan tes invasif atau mahal seperti pemindaian positron emission tomography (PET) atau pungsi lumbar, yang tidak selalu tersedia.
Karena batasan-batasan ini, hingga sepertiga pasien dapat salah didiagnosis atau didiagnosis terlalu terlambat untuk perawatan yang efektif.
Sebuah tim dari Departemen Psikologi Universitas Cambridge telah mengembangkan model pembelajaran mesin untuk memprediksi seberapa cepat individu dengan masalah ingatan ringan akan berkembang menjadi Alzheimer. Penelitian mereka, yang diterbitkan di jurnal eClinicalMedicine, menunjukkan bahwa model ini lebih akurat dibandingkan alat diagnostik klinis saat ini.
Para peneliti membangun model mereka menggunakan data non-invasif yang berbiaya rendah, termasuk tes kognitif dan pemindaian MRI yang menunjukkan atrofi otak, dari lebih dari 400 individu dalam kohort penelitian di AS.
Mereka kemudian menguji model tersebut dengan data dunia nyata dari 600 peserta tambahan di AS dan 900 orang dari klinik ingatan di Inggris dan Singapura.
Algoritma tersebut dapat membedakan antara orang-orang dengan gangguan kognitif ringan yang stabil dan mereka yang akan berkembang menjadi Alzheimer dalam waktu tiga tahun. Algoritma ini dengan benar mengidentifikasi individu yang akan berkembang menjadi Alzheimer dalam 82% kasus dan mereka yang tidak akan berkembang dalam 81% kasus dengan menggunakan hanya tes kognitif dan pemindaian MRI.
Algoritma ini sekitar tiga kali lebih akurat daripada metode saat ini, mengurangi kemungkinan salah diagnosa.
Model ini juga memungkinkan para peneliti untuk mengklasifikasikan orang dengan Alzheimer menjadi tiga kelompok: mereka yang gejalanya akan tetap stabil (sekitar 50%), mereka yang akan berkembang perlahan (sekitar 35%), dan mereka yang akan berkembang dengan cepat (15% sisanya).
Prediksi ini divalidasi dengan data tindak lanjut selama enam tahun. Identifikasi dini ini sangat penting untuk penerapan pengobatan baru dan pemantauan ketat pada pasien yang berkembang dengan cepat.
Untuk 50% yang gejalanya tetap stabil, model ini menunjukkan bahwa masalah mereka mungkin disebabkan oleh penyebab lain, seperti kecemasan atau depresi, dan mereka dapat mengikuti jalur klinis yang berbeda.
Profesor Zoe Kourtzi dari Universitas Cambridge mengatakan, “Kami telah mengembangkan alat yang hanya menggunakan tes kognitif dan pemindaian MRI tetapi lebih sensitif daripada metode saat ini dalam memprediksi apakah seseorang akan berkembang menjadi Alzheimer dan seberapa cepat.”
“Ini dapat secara signifikan meningkatkan perawatan pasien, menunjukkan siapa yang perlu dipantau dengan dekat dan meredakan kecemasan bagi mereka yang diprediksi akan tetap stabil. Ini juga mengurangi kebutuhan akan tes yang tidak perlu.”
Algoritma ini telah divalidasi dengan data dari hampir 900 individu dari klinik ingatan di Inggris dan Singapura, menunjukkan bahwa ia dapat digunakan dalam pengaturan klinis dunia nyata.
Dr. Ben Underwood, seorang Konsultan Psikiater Kehormatan di CPFT dan asisten profesor di Universitas Cambridge, menyoroti pentingnya mengurangi ketidakpastian tentang masalah ingatan pada orang dewasa yang lebih tua, yang dapat menyebabkan kekhawatiran dan frustrasi.
Profesor Kourtzi menekankan perlunya alat yang lebih baik untuk menangani demensia dengan mengidentifikasi dan mengintervensi lebih awal. Tim ini bertujuan untuk memperluas model mereka ke bentuk demensia lain dan jenis data yang berbeda, seperti penanda tes darah.
“Tujuan kami adalah untuk mengembangkan alat AI kami agar membantu dokter untuk menetapkan pasien yang tepat pada jalur diagnosis dan perawatan yang tepat pada waktu yang tepat,” kata Profesor Kourtzi. “Ini dapat mempercepat penemuan obat baru untuk mengobati demensia.”
Sumber informasi:
Marker yang kuat dan dapat diinterpretasikan yang dipandu AI untuk prediksi awal demensia dalam pengaturan klinis dunia nyata. [eClinicalMedicine (2024)]. DOI: 10.1016/j.eclinm.2024.102725
