치매의 디지털 감지: AI를 사용하여 진단되지 않은 치매 식별

[아름이]

치매의 디지털 감지: AI를 사용하여 진단되지 않은 치매 식별
날짜:
2022년 12월 21일
원천:
리겐스트리프 연구소
요약:
치매의 시기적절한 진단이라는 만만치 않은 도전 과제를 해결하기 위해 연구 과학자들은 알츠하이머병 및 관련 질병의 조기 식별을 위해 개발한 인공 지능(AI) 도구의 사용에 대한 실제 평가인 디지털 치매 연구를 수행하고 있습니다. 대부분의 성인이 의료 서비스를 받는 환경인 1차 진료에서의 치매. 인지 장애가 있는 것으로 확인된 개인은 진단 서비스를 위해 의뢰됩니다.

치매의 시기적절한 진단이라는 만만치 않은 도전 과제를 해결하기 위해 Regenstrief Institute, IUPUI, 인디애나 대학교 및 마이애미 대학교 의과대학의 연구 과학자들은 디지털 치매 연구를 수행하고 있습니다. 대부분의 성인이 의료 서비스를 받는 환경인 1차 진료에서 알츠하이머병 및 관련 치매를 조기에 식별하기 위해 개발한 인공 지능(AI) 도구입니다. 인지 장애가 있는 것으로 확인된 개인은 진단 서비스를 위해 의뢰됩니다.

수동 디지털 마커라고 불리는 AI 도구는 연구원들이 개발, 훈련 및 테스트한 기계 학습 알고리즘입니다. 이 도구는 자연어 처리를 사용하여 환자의 전자 건강 기록에서 구조화된 데이터와 함께 구조화되지 않은 정보를 추려냅니다. 여기에는 기억력 문제에 대한 언급, 혈관 문제에 대한 표기, 동반 질환 또는 잠재적으로 치매와 관련된 기타 요인이 포함될 수 있습니다.

Regenstrief는 "치매 사례의 50~80%가 미국 의료 시스템에서 인식되지 않습니다. 경미한 인지 장애가 있는 환자를 포함하면 그 숫자는 실제로 인식되지 않는 사례의 80% 이상으로 증가할 수 있습니다."라고 Regenstrief는 말했습니다. Institute 및 Indiana University School of Medicine 교수진 Malaz Boustani, MD, MPH, 동료 검토 저널 Trials 에 게재된 치매 디지털 탐지 연구 프로토콜 논문의 선임 저자 . "이 새로운 연구에서 우리는 단독으로 사용할 때와 동반 환자 보고 결과 설문 조사와 함께 사용할 때 우리 도구의 실제 사용을 평가하고 있습니다.

"안타깝게도 일반 대중은 본인이나 가족이 알츠하이머병에 걸렸다는 사실을 알면 할 수 있는 일이 없다고 생각하지만 이는 사실이 아닙니다. 지난 20년 동안 우리는 포괄적인 협업 치료 모델을 개발, 검증 및 운영해 왔습니다. 환자의 질병 부담을 줄이고 간병인의 스트레스를 줄이며 부적절한 입원을 줄여 사람들이 집에 더 오래 머물게 하고 그들과 의료 시스템에 대한 전반적인 비용을 낮추는 치매의 경우"라고 말했습니다.

알츠하이머병을 적시에 발견하기 위해 고안된 일차 진료 사례는 거의 없습니다. 1차 진료 임상의가 환자와 함께 할 수 있는 제한된 시간, 환자를 병원으로 데려온 건강 문제에 집중해야 할 필요성, 치매라는 낙인이 치매에 대한 인식 부족의 주요 원인입니다. 부스타니 박사. 또한 그는 치매 진단에 대한 대중의 요구가 없으며, 치매라는 낙인, 알츠하이머 조기 인식의 이점에 대한 대중 지식 부족, 건강 보험 적용 범위와 관련된 문제로 인해 발생했을 가능성이 높다고 지적합니다.

디지털 치매 연구의 첫 번째 측면은 Eskenazi Health와 제휴한 연방 자격을 갖춘 의료 센터의 1차 진료 클리닉에서 환자를 등록하는 인디애나폴리스에서 이미 진행 중인 임상 시험입니다. 이 시험의 참가자는 주로 흑인이고 도시 지역에 거주하는 사람들일 것으로 예상됩니다. 이 연구의 두 번째 임상 시험은 2023년 초에 플로리다주 마이애미에서 마이애미 대학교 1차 진료 클리닉에서 시작됩니다. 참가자는 주로 히스패닉계이며 농촌 거주자의 비율이 높을 것으로 예상됩니다.

각 시험은 동일하며 세 가지 부문이 있습니다. (1) 일반적인 1차 진료 접근 방식; (2) 인공 지능에 의존하는 특수 설계된 수동 디지털 마커; (3) 새로운 수동 디지털 마커와 특별히 고안된 환자 보고 결과 조사.

3군 모두에서 환자의 전자 건강 기록에 얼마나 많은 새로운 알츠하이머병 사례가 인식되고 문서화되었는지 결정하기 위해 연속 2년 동안 환자를 추적할 것입니다.

예상 연구 참가자 7,200명(인디애나 3,600명, 플로리다 3,600명)은 65세 이상이어야 하며, 지난 1년 동안 1차 진료를 최소 한 번 방문했으며 영어 또는 스페인어로 의사소통할 수 있어야 합니다. 연구에 등록하려면 적어도 지난 3년 동안의 전자 건강 기록 데이터를 사용할 수 있어야 합니다. 요양원에 거주하거나 심각한 정신 질환을 앓고 있는 개인은 자격이 없습니다.

Boustani 박사와 함께 패시브 디지털 마커 도구를 개발한 Regenstrief Institute 소속 과학자이자 IUPUI 전기 및 컴퓨터 공학 부교수인 Zina Ben Miled 박사는 "패시브 디지털 마커는 전자 건강 기록의 데이터를 사용하여 개발됩니다."라고 말했습니다. . "이 접근 방식의 이점은 정보가 이미 수집되었으며 환자나 제공자의 추가 노력이 필요하지 않다는 것입니다. 기계 학습 알고리즘과 자연어 처리를 통해 이 데이터를 사용하여 알츠하이머 위험이 있는 사람을 식별할 수 있습니다. 침습적이고 비용이 많이 드는 검사가 필요 없는 질병입니다."

"이 프로젝트를 통해 우리는 이러한 접근 방식이 실제 세계에서 성공적으로 구현되어 환자와 가족 모두에게 혜택을 줄 수 있음을 증명하기를 희망합니다." 마이애미 대학교 밀러 의과대학. "환자가 보고한 결과를 수동 디지털 마커와 결합하는 것은 경도 인지 장애, 알츠하이머병 및 관련 장애를 감지하는 혁신적이고 매우 민감한 방법이지만 사용 편의성을 위해 환자와 임상의에게 부담이 적습니다." Galvin 박사는 환자 보고 결과 도구를 개발했습니다.

수동 디지털 마커 도구와 환자 보고 결과 도구 모두 비용이 저렴합니다. 치매 연구의 디지털 탐지는 확장성뿐만 아니라 일차 의료 관행에 사용하기 위한 적합성을 확인할 것입니다.

미국의 1차 진료에서 치매 유병률은 환자의 약 6%인 것으로 추정되지만 의료 시스템에서 환자의 2%만이 상태가 있는 것으로 인식됩니다. 연구자들은 수동 디지털 마커를 환자가 보고한 결과 도구와 함께 사용하면 확인된 사례의 수가 잠재적으로 두 배로 증가하여 더 많은 치매 환자와 그 간병인의 삶을 개선할 것이라고 믿습니다.

"우리는 단순히 인지 장애가 있는 환자를 알아보고 '나중에 봐요'라고 말하는 것이 아닙니다. 우리는 또한 일차 진료 임상의에게 전산화된 결정 지원을 제공하여 이러한 환자를 치매 확인 선별 검사에 의뢰하도록 돕고 있습니다. 선별 검사가 긍정적인 경우 성공적인 증거 기반 협력 치매 치료 모델을 기반으로 치료를 받을 수 있습니다."라고 Dr. . 부스타니.

출처 : https://www.sciencedaily.com/