Модель ранньої діагностики хвороби Альцгеймера на основі МРТ-знімків і когнітивних даних із використанням штучного інтелекту
Мета нашого дослідження — створити високоточну модель для ранньої діагностики хвороби Альцгеймера, що базується на комплексному аналізі МРТ-знімків мозку та результатів когнітивного тестування пацієнтів. Використання сучасних методів штучного інтелекту дозволить підвищити точність та оперативність виявлення патологічних змін, що є ключовим фактором для своєчасного лікування і покращення якості життя хворих.
Процес розробки моделі складається з кількох основних етапів. Спочатку ми формулюємо чітку мету дослідження та збираємо необхідні дані — МРТ-знімки та когнітивні тести. Наступним кроком є попередня обробка отриманих даних, яка включає автоматичну нормалізацію для забезпечення їхньої якості та узгодженості.
Далі застосовуються алгоритми штучного інтелекту для детального аналізу зображень мозку, зокрема сегментації та виявлення ранніх змін, характерних для Альцгеймера. За допомогою перевірки якості даних ми гарантуємо, що моделі навчаються на повних і коректних наборах. У разі недостатньої кількості або якості інформації відбувається дозбір або очищення даних.
Після цього ми навчаємо модель на базі глибинних нейронних мереж (CNN) у поєднанні з методами машинного навчання, а також оцінюємо її продуктивність за допомогою сучасних метрик. Особливу увагу приділяємо інтерпретованості результатів — застосовуємо Explainable AI, щоб забезпечити прозорість і довіру до моделей серед медичних фахівців.
Завершальним етапом є формування клінічних рекомендацій на основі отриманих результатів, що сприятиме більш точному і швидкому прийняттю рішень у лікуванні хвороби Альцгеймера.
Таким чином, наш проєкт поєднує сучасні методи штучного інтелекту та медичні дані для створення інноваційного інструменту, здатного покращити діагностику і допомогти у боротьбі з одним із найскладніших нейродегенеративних захворювань.