Машинное обучение может предсказывать нейрокогнитивные расстройства у пациентов с ВИЧ

Новости26 December 2019

Ученые продолжают исследовать причины развития нейрокогнитивных расстройств и синдрома слабости среди пациентов с ВИЧ. Новая технология, представленная исследователями на встрече Американской ассоциации неврологов в Миссури, позволяет точно определять, в каких частях головного мозга происходит развитие неврологических заболеваний.

Как сообщает AJMC, ученые представили метод использования самообучаемых алгоритмов для анализа мозгового кровообращения. Он позволил классифицировать когнитивные расстройства и синдром слабости у людей с ВИЧ. 

В исследовании приняли участие 125 пациентов с ВИЧ с неопределяемой вирусной нагрузкой. Средний возраст пациентов составил 51,4 года. Все участники исследования прошли различные неврологические тесты, в том числе нейротомографию, и были протестированы на наличие синдрома слабости. 

Искусственные нейронные сети были обучены таким образом, чтобы классифицировать участников исследования по наличию или отсутствию неврологических отклонений, а также по признаку и степени наличия синдрома слабости, основываясь на данных, полученных в ходе обследований. 

Самыми явными показателями наличия слабости у пациентов с ВИЧ стали кровообращение в коре головного мозга — в теменной, затылочной и височной долях — и подкорковое кровообращение (гипоталамус, хвостатое ядро и миндалевидное тело). 

Как известно, люди с ВИЧ подвержены высокому риску развития синдрома, который характеризуется коморбидностью (диабет, повышенное давление, сердечно-сосудистые заболевания) в преклонном возрасте. Кроме того, как ранее уже писал СПИД.ЦЕНТР, около 50 % ВИЧ-положительных людей сталкиваются с ВИЧ-ассоциированными неврологическими отклонениями.

Новая технология должна стать для врачей удобным и эффективным инстументом, позволяющим выявлять и предупреждать нейрокогнитивные расстройства у пациентов с ВИЧ-инфекцией в будущем.  

Ранее ученые уже предлагали использование нейросетей как инструмент, способный повысить выявляемость ВИЧ-инфекции на ранней стадии заболевания. По мнению ученых, интеграция подобных прогнозируемых моделей в программное обеспечение систем здравоохранения может положительно сказаться на уровне выявления ВИЧ-инфекции. Также эти алгоритмы можно использовать и для оценки необходимости назначения доконтактной профилактики ВИЧ.
 

Google Chrome Firefox Opera