Инновационные алкозамки не пустят за руль нетрезвых водителей

Выпьешь – не заведёшь: что такое алкозамок, и победит ли он пьянство за рулём

Сразу несколько операторов столичного каршеринга заявили об установке алкозамков на свои автомобили. Это явно даёт понять, что проблема с нетрезвыми водителями на прокатных автомобилях весьма значительна. Изучаем ситуацию и делимся актуальной информацией.

И так, Car5, YouDrive и «Делимобиль» сообщили о том, что работают в данном направлении, а некоторые прямо заявили, что в конце текущего года или к началу следующего на автомобилях, предоставляемых в краткосрочную аренду, появятся алкозамки – то есть, алкотестеры, интегрированные в систему запуска двигателя и не позволяющие завести автомобиль без предварительной проверки водителя на трезвость. Представители компаний сходятся во мнении, что несмотря на более жёсткое, чем в Европе, законодательство по отношению к нетрезвым водителям, в России случаи нетрезвого вождения нередки, и далеко не каждого выпившего водителя останавливает инспектор ГИБДД.

Мы сообщали, что систему каршеринга в скором времени пополнит представительский класс от марок Mercedes-Benz и BMW, и вполне вероятно, что помимо заботы о безопасности операторы каршеринга стремятся попросту обезопасить дорогостоящую новую технику от повреждений. Судя по всему, процесс запущен, и первыми в России алкозамки массово примерят на себя именно автомобили, занятые в сфере проката. Для компаний, работающих в автомобильном бизнесе, каршеринг – один из основных пунктов корпоративных продаж. Поэтому мы обратились к представителям компаний, являющихся крупными игроками на российском авторынке, и попросили дать свою оценку надвигающихся перемен. На наши вопросы отвечают Евгений Гришкевич, директор департамента по послепродажному обслуживанию ГК «АвтоСпецЦентр», и Александр Клёвкин, директора департамента корпоративных продаж ГК «Независимость».

К.: О введении алкозамков в прокатных автомобилях с конца 2017 года заявили сразу несколько столичных операторов каршеринга. Как вы думаете, насколько эта мера окажется действенной?

Евгений Гришкевич: Решение компаний-арендодателей было вполне ожидаемым. Количество ДТП по вине водителей, находящихся в состоянии алкогольного опьянения, за 2016 год превысило 13 000 случаев. По заявлениям компаний, установка алкозамков поможет снизить количество правонарушений клиентов, которые хотят сесть за руль в нетрезвом виде. Впрочем, учитывая, что сейчас автопарк операторов каршеринга сравнительно небольшой, на общую статистику ДТП в столичном регионе нововведение сильно не повлияет.

Александр Клёвкин: У нас уже есть запросы от ряда прокатных компаний, которые хотят дооснастить автомобили данными опциями, ссылаясь на высокую аварийность при использовании прокатных услуг нетрезвыми водителями. Помимо основной задачи введения алкозамков – социальной безопасности, – надо понимать, что любая авария для прокатной компании – это простой автомобиля и недополученная прибыль. Если прокатные компании готовы инвестировать в алкозамки, это может служить своего рода индикатором того, что эффект должен быть. В любом случае мера будет действенна, но прогнозировать какую-то цифру сейчас нет возможности, так как нет практики.

К.: Многие из тех, кто пользуется услугами каршеринга, уже высказывают недовольство тем, что честным водителям придётся «дуть в трубочку», чтобы просто завести двигатель. Не снизится ли популярность каршеринговых сервисов в связи с нововведениями?

ЕГ: Алкозамки – один из немногих доступных операторам каршеринга способов контроля водителей, садящихся за руль их автомобилей. В российском законодательстве предусмотрена мера наказания за передачу управления транспортным средством лицу, находящемуся в состоянии алкогольного опьянения. При отсутствии алкозамков компании не могут ручаться за состояние водителей за рулем арендованной машины. Поэтому в данном случае операторы каршеринга больше заботятся о возможных исках в свой адрес, чем о популярности сервиса среди автомобилистов.

АК: Думаю, что популярность каршеринга не пострадает. Не вижу каких-либо неудобств – тем более, что это не будет отнимать много времени. Напротив, прокатным компаниям можно было бы порекомендовать продвигать на рынок уникальность использования алкозамка и преподносить его как преимущество и заботу о социальной безопасности.

К.: Возможно ли будет бороться с «читерскими» приёмами, ведь выпившему водителю достаточно «делегировать» алкозамок своему трезвому другу?

ЕГ: Борьба с такими приемами на данный момент практически невозможна. Депутаты Госдумы предлагают к алкозамкам дополнительно устанавливать сканер сетчатки глаза, но пока что это только предложение, не говоря уже о том, что подобный прибор значительно увеличит расходы компаний. К сожалению, как и при запуске сервиса, остается рассчитывать исключительно на здравый смысл потенциальных водителей и на ответственность сопровождающих его лиц.

Читайте также:  Умные тележки для супермаркета от Ford могут осуществлять экстренное торможение

АК: Алкозамок устроен так, что через определенной время требуется повторное подтверждение, нужно снова «дуть в трубочку», поэтому трезвый друг должен быть с вами на протяжении всего пути.

К.: Представим, что в комплектацию каждого автомобиля в России будет включен алкозамок. Могла бы такая мера снизить количество ДТП и смертность на дорогах?

ЕГ: Да, и в значительной степени. По мнению депутатов Госдумы, использование алкозамка в профилактических целях поможет дисциплинировать водителей. Более того, многие производители действительно начинают включать в комплектацию автомобилей алкозамки. Причем это касается как зарубежных автогигантов, так и российских концернов.

АК: Это было бы заметно даже по корпоративным паркам. Например, наши клиенты, компании федерального и мирового уровня, активно борются с нетрезвостью за рулем – в частности, применяют утренние медосмотры с «продувами» водителей. Большие парки автомобилей требуют значительных кадровых ресурсов. Поэтому уверен: если алкозамок будет включен в комплектацию автомобиля, то это упростит и сделает более эффективной работу в очень правильном деле – борьбе за трезвую езду.

К.: Какие меры, помимо алкозамков, могли бы изменить ситуацию с нетрезвыми водителями в России?

ЕГ: Тема пьянства за рулем актуальна, особенно в реалиях мегаполиса. Для ее решения необходим целый комплекс мер – ужесточение наказания за вождение в нетрезвом виде, лишение прав. Если случай ДТП по вине пьяного водителя не повлек за собой человеческих жертв, можно обойтись и мягкими мерами, такими, как обязательное слушание лекций о вреде пьянства. Если же подобные ситуации имеют систематический характер – напротив, усиливать наказание, вплоть до принудительного лечения алкоголизма или пожизненного лишения прав.

Будет ли толк

Представители компаний пока не дают комментариев относительно того, как именно будет производиться дооборудование автомобилей алкозамками, а также отказываются от прогнозов по корпоративным продажам автомобилей, имеющих в комплектации алкозамок. Так что, наряду с потенциальной действенностью этой меры, очевиден и факт того, что неясных нюансов ещё довольно много. Напомним, что ещё в 2009 году правительства Татарстана и Московской области совместно с РСА пробовали оснащать автомобили алкозамками и даже изучали европейский опыт (в то время в Швеции алкозамками комплектовался муниципальный транспорт), однако эта инициатива практического применения не нашла.

Из всего сказанного очевидно, что сам по себе алкозамок, будь он поставлен даже на каждый автомобиль в России, коренным образом ситуацию не исправит – в очередной раз тут вспоминается профессор Преображенский с его фразой о разрухе в головах – ведь если российский человек хочет поехать за рулём пьяным, то любые препятствия к этому он воспринимает как дополнительный вызов и стимул. Наверное, у каждого из нас есть друг, который не пристёгивается за рулём, а защёлкивает ремень у себя за спиной или, тем паче, пользуется заглушками. А ведь пристегнуться – это очень просто, куда легче, чем даже «дунуть в трубочку». С другой стороны, нельзя отрицать, что когда существенно выросли штрафы «за ремень», количество пристёгнутых всё же увеличилось в разы. Поэтому мы ждём алкозамков на прокатных автомобилях и следим за развитием темы.

Пьяных водителей «закроют» на алкозамок: почему это хорошо для всех

Разбираемся, как внедрение алкозамков поможет решить проблему нетрезвого вождения в России

У нас в стране уже более 15 лет реализуется политика, нацеленная на снижение потребления алкоголя. За последние годы в этом направлении достигнут значительный прогресс. В докладе ВОЗ относительно потребления алкоголя в России отмечено, что данный показатель на душу населения начал сокращаться с 2003 года и к 2016‑му снизился на 43 %. Число пьющих действительно снижается, но статистика остается неблагополучной. По данным ГИБДД, за 2019 год в России в результате ДТП с участием пьяных водителей пострадали 19 133 человека, а 3894 погибли. Почти четверть (24,65 %) всех смертельных ДТП в России произошло по вине нетрезвых водителей. Кстати, в благополучной Европе статистика в процентном соотношении схожая. В 2019 году в странах Евросоюза в автоавариях погибли 22 660 человек, и 25 % всех смертельных случаев на дорогах ЕС связано с употреблением алкоголя.

Практически по всему миру АЗ устанавливаются на тяжелые грузовики, и особенно на те, которые задействованы в перевозках опасных грузов.

ПРЕВЕНТИВНЫЕ РЕШЕНИЯ

Этих трагичных случаев можно избежать, если в повседневной водительской практике использовать превентивные меры, предотвращающие доступ к управлению ТС в нетрезвом состоянии. Однако для их внедрения требуются не только технические решения, которые, кстати, уже существуют, но еще и соответствующие юридические механизмы. Минпромторг планирует разработать концепцию внедрения алкозамков (АЗ) в массовую эксплуатацию. Депутат Госдумы РФ Вячеслав Лысаков, утверждает, что для некоторых категорий коммерческого транспорта алкозамки нужно вводить уже сейчас, не дожидаясь решений уполномоченных госструктур. Уже не один год российские законодатели ведут активную борьбу с пьянством за рулем. В настоящее время за повторное нарушение введена уголовная ответственность, а за ДТП со смертельным исходом, повлекшим смерть одного или более лиц, предусмотрено до 15 лет лишения свободы. Далее, по мнению депутата, ужесточать ответственность уже сложно, да и не имеет смысла. Для этого существуют другие средства, например, алкозамки, которые можно устанавливать без каких-либо существенных изменений в законодательстве. «И, прежде всего, это касается автобусов, перевозящих детей, а также ТС, предназначенных для перевозки опасных грузов», — заключил Лысаков.

Читайте также:  Из-за аварии на заводе Toshiba подорожают чипы флэш-памяти

Школьный MAN Lion’s Intercity — пример установки алкозамка на заводе.

Председатель правления Международной конфедерации обществ потребителей Дмитрий Янин считает, что массовая установка АЗ на все виды транспорта является избыточной мерой. Превентивные устройства должны устанавливаться на машины водителей, попавшихся на пьяном вождении. Далее, по его мнению, алкозамки необходимо использовать в такси, грузовых перевозках и каршеринге, но каждый перевозчик должен сам для себя решать этот вопрос с учетом всех имеющихся рисков.

ОПЫТ ЕСТЬ

Пока в ЕС нет закона, который предусматривает обязательную установку алкозамков. «Но в случае с некоторыми современными автомобилями мы иногда сталкиваемся с ситуацией, когда госорганы могут попросить установить такой замок, а сделать это на практике очень трудно из-за отсутствия технических возможностей», — говорит Антонио Авенозо. И недавно обновленный регламент ЕС по правилам безопасности дорожного движения обозначил необходимость наличия в новых транспортных средствах стандартного интерфейса для беспрепятственной возможности подключения алкоблокираторов. В 2022 году в ЕС наличие таких условий в любом новом ТС станет обязательным.

Технологии, применяемые в современных алкозамках, позволяют полностью исключить элемент случайности и ошибки.

Стоит отметить, что в ЕС и США алкозамки являются частью программ по снижению травматизма на дорогах и устанавливаются на транспортные средства людей, ранее лишенных водительских удостоверений и снова начинающих управление транспортом. Во Франции алкозамками оборудованы почти все виды пассажирского транспорта. Практически по всему миру алкозамки устанавливаются на грузовики, в особенности задействованные в перевозках опасных грузов. В России, например, автопарк транспортной компании «АВТЭК», одного из лидеров отечественного рынка автоперевозок нефтепродуктов, — оснащен алкоблокираторами.

МИФЫ И РЕАЛИИ

В нашей стране в отношении АЗ сложилось множество мифов. Многие полагают, что эти устройства легко обмануть, к примеру, попросить постороннее лицо пройти тест вместо водителя. Также распространено мнение о том, что алкозамки работают некорректно и способны подставить невиновных людей, употребивших перед тестом определенные виды продуктов либо принимавших до теста лекарства. «Схожих примеров можно привести еще множество, но все это мифы, — утверждает менеджер по развитию бизнеса направления «Контроль трезвости» компании Drager Фархад Мамедов. — Технологии, применяемые в современных АЗ, позволяют полностью исключить элемент случайности и ошибки». Кроме того, алкозамки интегрируются в систему телематики и благодаря фото- и видеофиксации, а также другим методам идентификации безошибочно индивидуализируют личность тестируемого.

Алкозамок может быть установлен на любое транспортное средство, которое имеет систему зажигания. Если в выдыхаемом воздухе обнаружен алкоголь, зажигание будет заблокировано.

В общем, принимая во внимание неблагоприятную ситуацию на дорогах, поэтапное введение таких превентивных инструментов, как алкоблокираторы, на сегодняшний день способно обернуться только преимуществами. Во-первых, снижается риск повторных нарушений. Во-вторых, в сочетании с программами реабилитации сокращается общее количество ДТП и укрепляется нулевая толерантность к пьяному вождению. В-третьих, сохраняются рабочие места, что немаловажно в кризисных экономических условиях. Поэтому доступ пьяных водителей к транспорту должен быть закрыт на алкозамок.

Редакция рекомендует:

«Галогенки» Osram Night Breaker 200: как улучшить свет фар и ничего не нарушить

Как вернуть неокрашенному пластику кузова черный цвет?

Как победить коррозию? Эффективный способ для самостоятельного устранения ржавчины

Ученые: искусственный интеллект сможет диагностировать деменцию за один день

Автор фото, BBC News/Cambridge University

Читайте также:  Инцидент с участием робота на складе компании Амазон

ИИ может находить на снимках мозга особенности, которые не видят даже самые опытные неврологи

Ученые тестируют систему искусственного интеллекта, которая, как полагают, сможет диагностировать деменцию после всего одного сканирования мозга.

Система также сможет предсказать, насколько стабильным будет состояние больного и нужна ли ему срочная помощь.

В настоящее время для диагностики деменции может потребоваться несколько сканов и тестов.

Исследователи утверждают, что ранняя диагностика с помощью новой системы сможет значительно улучшить результаты лечения.

Выявить закономерности

“Если вмешаться на ранней стадии, лечение начнет работать раньше, замедлит прогрессирование болезни и в то же время поможет избежать большего ущерба, – говорит Зои Курци, профессор когнитивной вычислительной нейробиологии в Институте Алана Тьюринга и профессор экспериментальной психологии Кембриджского университета. – И тогда вполне вероятно, что симптомы деменции появятся намного позже или вообще никогда”.

Консультант-невролог Тимоти Риттман из Кембриджского университета в интервью Би-би-си назвал систему с применением ИИ “фантастическим достижением”: “Эти болезни действуют на людей разрушительно. Поэтому, когда я сообщаю об этом пациенту, иметь возможность поставить более точный диагноз, предоставить больше информации о вероятном течении болезни, помочь спланировать свою жизнь, – все это исключительно важно.”

  • Девять правил, помогающих резко снизить риск деменции
  • Распознать слабоумие и другие болезни по глазам – почему это реально

Система профессора Курци сравнивает результаты сканирования головного мозга пациентов с данными тысяч людей с деменцией и их соответствующими медицинскими записями.

Алгоритм может идентифицировать закономерности в сканированных изображениях, которые не видят даже опытные неврологи, и сопоставлять их с результатами лечения пациентов в своей базе данных.

В доклинических испытаниях система смогла диагностировать деменцию за годы до появления симптомов, даже если на скане мозга нет явных признаков повреждения.

Как ожидается, в первых клинических испытаниях в больнице Адденбрук в Кембридже и других клиниках по всей стране примет участие около 500 человек. Ученые будут проверять, работает ли система в клинических условиях наряду с традиционными способами диагностики деменции.

Результаты отправят врачам, которые при необходимости посоветуют курс лечения.

Проблемы с памятью

75-летний Денис Кларк – один из первых участников клинических испытаний. Пять лет назад он ушел на пенсию с должности руководителя мясной компании.

В прошлом году его жена Пенелопа заметила, что иногда у него возникают проблемы с памятью. И теперь они обеспокоены тем, что у Дениса развивается деменция.

Кларк пытается описать свои симптомы, но жена вмешивается и говорит, что ему трудно объяснить, что с ним происходит.

Супруги обеспокоены тем, что им придется продать свой дом, чтобы оплатить уход за Денисом. Разумеется, Пенелопа рада, что им не придется долго ждать диагноза и вероятных сценариев развития болезни у супруга.

Автор фото, BBC News

Денису могло потребоваться несколько дорогих сканирований мозга, чтобы установить наличие деменции

“Теперь мы сможем планировать свои расходы, – говорит она. – Будет понятно, сможем ли мы еще съездить пару раз в отпуск до того, как ситуация ухудшится”.

Неумолимый рост

По данным Национальной службы здравоохранения, в Великобритании страдают деменцией более 850 тысяч человек, причем в возрастной группе после 65 лет ей страдает один из 14-ти, а после 80 – каждый шестой.

Благотворительная организация Alzheimer’s Research UK сообщила, что согласно прогнозам 2014 года, к 2025-му деменция будет диагностирована у миллиона человек, а к 2050-му это число удвоится.

Представитель организации доктор Лаура Фиппс считает, что новая система добавит врачам уверенности при изучении снимков и при диагностике пациентов: “Сегодня для диагностики деменции врачам приходится полагаться на интерпретацию сканов мозга и когнитивных тестов, часто в течение довольно длительного периода времени. Модели машинного обучения, подобные тем, которые были разработаны профессором Курци, придадут врачам больше уверенности в интерпретации результатов сканирования, что приведет к более точному диагнозу для пациентов”.

“Мы надеемся, что в будущем этот подход не только улучшит современные диагностические методы, но и откроет дверь новым подходам к обнаружению заболеваний, вызывающих деменцию, на гораздо более ранней стадии”.

Ранняя диагностика

Курци также возглавляет проект, финансируемый Alzheimer’s Research UK, который объединяет цифровые данные из приложений и носимых устройств, включая параметры сна, мелкой моторики и активности мозга, для прогнозирования таких заболеваний, как болезнь Альцгеймера, с упреждением до 20 лет.

Читайте также:  Вирус WannaCry проник в систему одного из заводов Apple

Средства для этого проекта – около 2 миллионов долларов – предоставил Фонд открытия лекарств от болезни Альцгеймера (ADDF), основанная в США венчурная благотворительная организация,

Финансируемая программа раннего обнаружения нейродегенеративных заболеваний (EDoN) – это часть более широкой инициативы, которая ставит перед мировым исследовательским сообществом задачу разработать новые диагностические технологии для болезни Альцгеймера и связанных с ней деменций.

Автор фото, BBC News

Обычно для диагностирования деменции требуется несколько сканов мозга

Программа EDoN занимается оптимизацией сбора, интеграцией и анализом огромного количества клинических данных и данных о состоянии здоровья – для определения поведенческих показателей, которые могут выявить ранние стадии заболевания.

Эти данные будут использоваться в построении моделей машинного обучения для выявления особенностей, характерных для различных нейродегенеративных заболеваний, включая болезнь Альцгеймера.

  • Британские ученые воодушевлены “чудо-лекарством” от деменции
  • Британские ученые: футбол может привести к деменции

В итоге в рамках проекта предполагается создать недорогой и простой в использовании цифровой инструментарий – вероятно, представляющий собой набор из приложений, носимых или мобильных устройств и программного обеспечения.

Финансирование позволит команде EDoN собирать цифровые данные у более 600 человек, которые в настоящее время участвуют в двух исследованиях в Австралии. Добровольцев попросят использовать специальный датчик для измерения сна и мозговой активности, трекер активности для регистрации частоты сердечных сокращений и физической активности и приложения для смартфонов для замеров когнитивных функций, речи и контроля мелкой моторики.

Полученные данные будут сравниваться с клиническими. Исследователи надеются таким образом вычленить цифровые показатели, наиболее тесно связанные с биологическими изменениями.

“Точные и дешевые инструменты для обнаружения нейродегенеративных заболеваний на ранней стадии дадут уникальное представление об основных механизмах заболевания, улучшат клиническую диагностику и позволят раньше проводить клинические вмешательства, когда шансы на успех гораздо выше”, – считает профессор Курци.

Искусственный интеллект поможет распознать деменцию на ранних стадиях

Ученые из Кембриджа тестируют систему искусственного интеллекта , которая сможет распознавать деменцию на ранних стадиях по результатам однократной процедуры сканирования мозга.

Ученые тестируют систему искусственного интеллекта , которая, как они считают, способна диагностировать деменцию после одного сканирования мозга, а также предсказать, будет ли состояние оставаться стабильным в течение многих лет, будет ли оно медленно ухудшаться или пациенту требуется немедленное лечение.
В настоящее время для диагностики деменции требуется несколько сканирований и тестов. Участвовавшие в исследовании ученые говорят, что ранняя диагностика с использованием инновационной системы может значительно улучшить результаты лечения пациентов. «Если мы вмешаемся на ранней стадии, лечение может быть начато сразу и замедлить прогрессирование болезни, что поможет избежать большого ущерба для мозга, – говорит профессор Кембриджского университета , сотрудник национального центра искусственного интеллекта и науки о данных Института Тьюринга Зои Курци. – Вполне вероятно, что в этом случае симптомы возникнут намного позже или вообще никогда не проявятся».
Новая система сравнивает сканы мозга тех, кто беспокоится, что у них может быть деменция, с изображениями тысяч пациентов с деменцией и их соответствующими медицинскими данными. Алгоритм умеет определять на сканированных изображениях закономерности, которые не видят даже опытные неврологи, и сопоставлять их с результатами лечения пациентов в своей базе данных. В доклинических испытаниях он смог диагностировать деменцию за годы до появления симптомов, даже если на сканах мозга не было явных признаков повреждения.
Испытания, проводимые в больнице Адденбрука и других клиниках Британии , установят, насколько эффективным будет новое исследование в клинических условиях, если его использовать наряду с традиционными способами диагностики деменции. В первый год в исследование будут включены около 500 пациентов. Результаты будут отправлены лечащим врачам, которые при необходимости назначат курс лечения.

Невролог доктор Тим Риттман, который возглавляет исследование вместе с нейробиологами из Кембриджского университета , назвал систему искусственного интеллекта «фантастическим достижением». «Эта болезнь разрушительны для людей, – говорит он. – Поэтому, когда я передаю информацию пациенту, я должен предоставить ему как можно больше информации о вероятном прогрессировании болезни, чтобы помочь спланировать свою жизнь, – эта возможность поистине бесценна».
Среди первых, кто принял участие в испытании, оказался 75-летний Денис Кларк . Он ушел на пенсию с должности руководителя мясной компании пять лет назад. В прошлом году его жена Пенелопа заметила, что у него иногда возникают проблемы с памятью, и теперь они обеспокоены тем, что у него развивается деменция. Супруги обеспокоены тем, что им придется продать свой дом, чтобы оплатить уход за Денисом .
Так что Пенелопа рада, что им не пришлось долго ждать диагноза и указаний на то, как может прогрессировать старческое слабоумие. “Теперь мы можем планировать свои финансы, – говорит она, – а также узнаем, можем ли мы позволить себе съездить вдвоем в отпуск до того, как все ухудшится настолько, что Денис уже не сможет составить мне компанию”.

Читайте также:  В Китае изобрели инновационные электродвигатели для рельсотронов и установок баллистических ракет

Другой пациент доктора Риттмана – 57-летний Марк Томпсон , у которого начались провалы в памяти 10 месяцев назад. У него диагностировали деменцию еще до начала испытаний системы искусственного интеллекта , и, по его словам, ему очень жаль, что она тогда не была доступна. «Мне проводили множество анализов и тестов, и, по крайней мере, четыре сканирования, прежде чем поставили диагноз, – говорит он. – Мои врачи сделали все возможное, чтобы разобраться в том, что со мной не так. Но все это время неуверенность выматывала меня сильнее, чем проблемы со здоровьем. Может быть, у меня опухоль? Нужно ли будет сделать операцию? Эти вопросы вызвали у меня сильнейший стресс. Очень важно для пациента как можно скорее понять, что с ним не так».

Искусственный интеллект предскажет деменцию до симптомов

Умение предсказывать слабоумие за несколько лет до появления первых симптомов открыло бы совершенно новые перспективы в вопросах лечения заболевания, а также помогло бы эффективно планировать оставшееся время до манифестации болезни будущим пациентам и их родственникам.

Благодаря искуственному интеллекту, примененному ученыму из Университета Макгилла (McGill University) в Монреале, Канада, такая возможность вскоре может стать доступной любым клиницистам. Самообучающийся алгоритм, сравнивающий полученные при помощи ПЭТ данные о накоплении β-амилоидного белка, выдает прогноз с точностью до 84% о вероятности развития деменции в течение ближайших 24 месяцев.

Ученые из Лаборатории трансляционной нейровизуализации Университета Дугласа Макгилла (Douglas Mental Health University Institute’s Translational Neuroimaging Laboratory at McGill) использовали искусственный интеллект для разработки алгоритма, способного распознавать признаки деменции за два года до его начала. Для этого было проведено однократное ПЭТ-сканирование мозга пациентов с риском развития болезни Альцгеймера. Результаты этого исследования были опубликованы в журнале Neurobiology of Aging.

Доктор Педро Роза-Нето (Pedro Rosa-Neto), ведущий автор исследования и доцент кафедры неврологии, нейрохирургии и психиатрии Университета Макгилла, ожидает, что эта технология изменит подход врачей к больным, а также значительно ускорит открытие новых способов лечения болезни Альцгеймера.

«Клинические испытания при помощи этого инструмента могут быть сосредоточены только на людях с более высокой вероятностью прогрессирования деменции, что значительно снизит стоимость и время, необходимые для проведения этих исследований», — добавляет доктор Серж Готье (Serge Gauthier), соавтор исследования.

Амилоидные белки как биомаркер деменции

Ученые давно знают, что белок, известный как амилоид, накапливается в мозге у пациентов с легкой когнитивной недостаточностью (MCI), что часто приводит к деменции. Хотя накопление амилоида начинается за десятилетия до появления симптомов деменции, этот белок нельзя использовать как надежный прогностический биомаркер, потому что не у всех пациентов с MCI развивается болезнь Альцгеймера.

Для проведения своего исследования ученые использовали данные, доступные в рамках Инициативы по нейровизуализации болезни Альцгеймера (ADNI).

Суланта Матхотаарачи (Sulantha Sanjeewa Mathotaarachchi), ученый из команды Роза-Нето и Готье, использовал сотни атероидных ПЭТ-сканирований пациентов с MCI из базы данных ADNI для получения алгоритма, определяющего с точностью до 84% еще до появления первых симптомов, у каких пациентов будет развиваться деменция.

В данный момент продолжается поиск других биомаркеров деменции, которые могут быть включены в алгоритм, чтобы улучшить возможности прогнозирования искусственного интеллекта.

Новое программное обеспечение уже доступно онлайн ученым и студентам, но врачи не смогут использовать этот инструмент в клинической практике до сертификации со стороны органов здравоохранения. С этой целью команда ученых в настоящее время проводит дополнительное тестирование для проверки алгоритма в разных группах пациентов, особенно с такими параллельными состояниями, как инсульт и другие заболевания.

История разработки программного обеспечения для диагностики Альцгеймера

Напомним, что ранее ученые уже объявляли о том, что с помощью ИИ можно обнаружить деменцию за десятилетия до ее манифестации. Так, еще в 2011 году ученые из Центра технических исследований Финляндии VTT (VTT Technical Research Centre) разработали новое программное обеспечение, которое может серьезно помочь в ранней диагностике болезни Альцгеймера. Программа PredictAD сравнивает данные обследования пациента с базой данных других пациентов, после чего визуализирует его состояние. Исследователи изучили материал Инициативы по нейровизуализации болезни Альцгеймера (Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative) с информацией о 288 пациентах с нарушениями памяти. Почти половине из них болезнь Альцгеймера была диагностирована спустя 21 месяц после проведения первого обследования. Используя программу PredictAD, диагноз можно было бы поставить на год раньше, как заявили ученые.

Читайте также:  Телевизоры Sony BRAVIA OLED серии А1

В 2016 году группа ученых из Амстердама также использовала искусственный интеллект, чтобы распознавать деменцию на самых ранних стадиях. «С помощью стандартного диагностического метода МРТ мы можем увидеть такие признаки болезни Альцгеймера, как атрофия гиппокампа. Однако в этот момент мозговая ткань уже исчезла, и нет никакого способа ее восстановить. Было бы полезно, если бы мы смогли обнаружить и диагностировать заболевание, прежде чем произошло необратимое уменьшение мозга», сказал главный исследователь Alle Meije Wink из VU University Medical Centre в Амстердаме.

В новом исследовании ученые применили методы машинного обучения в сочетании с особым типом МРТ под названием артериальная маркировка спина (АМС). АМС используется для создания изображения под названием перфузионная карта, которая показывает, сколько крови поступает в различные области головного мозга. Автоматизированная программа машинного обучения распознает закономерности в этих картах и определяет пациентов с различной степенью когнитивных нарушений и риском развития болезни Альцгеймера до появления первых симптомов.

В исследование были включены 260311 человек из Центра по изучению болезни Альцгеймера, которые прошли АМС в период времени с октября 2010 по ноябрь 2012 года. У 100 пациентов была диагностирована болезнь Альцгеймера, 60 пациентов имели умеренные когнитивные нарушения (УКН), у 100 пациентов наблюдалось субъективное когнитивное снижение (СКС) и 26 человек были здоровыми.

Автоматизированная система эффективно определила всех участников с болезнью Альцгеймера, УКН и СКС. Использование классификаторов на основе автоматизированного машинного обучения помогло исследователям предсказать у отдельных пациентов прогрессирование болезни Альцгеймера с высокой степенью точности в пределах от 82% до 90%.

Тест по глазам

Попытки создать методику раннего обнаружение болезни Альцгеймера делались и в других странах. Так, ученые из Лос-Анджелеса на днях сделали заявление о разработке глазного теста для определения болезни Альцгеймера за 20 лет до его начала. Обычно деменцию диагностируют слишком поздно, чтобы что-то изменить, однако известно, что существует несколько ранних симптомов этого когнитивного расстройства. В частности, снижение обоняния и ухудшение зрения неразрывно взаимосвязаны с отмиранием мозговых клеток, которое наблюдается на ранних стадиях развития деменции. Открытие американских ученых основано на том, что бета-амилоидные белки, представляющие собой ключевой компонент слабоумия, встречаются также в сетчатке глаза.

Исследователи из Лос-Анджелеса провели клинические испытания новой методики на 16 добровольцах. Результаты эксперимента показали, что глазной тест настолько же эффективен для диагностики деменции, как и традиционное сканирование мозг. С помощью этого теста можно фиксировать двукратное превышение скоплений белков в мозге, которые говорят о начале тяжелой болезни.

Другие тесты

Ранее ученые уже объявляли о том, что болезнь Альцгеймера можно обнаружить за 10 лет до ее начала по анализам крови, за 7 лет до ее начала — при помощи аномальных иммунных реакций спинномозговой жидкости, а также по изменениям в походке.

Искусственный интеллект научился выявлять болезнь Альцгеймера на 6 лет раньше врачей

Искусственный интеллект может диагностировать болезнь Альцгеймера гораздо раньше врачей. Ученые обучили компьютерную систему выявлять на снимках позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ) первые признаки тяжелого заболевания, трудноразличимые для глаз. Результаты исследования 6 ноября 2018 года опубликовал журнал Radiology.

Для диагностики болезни Альцгеймера команда исследователей из Калифорнийского университета создала самообучающийся ИИ-алгоритм. Чтобы натренировать систему, ученые использовали более 2100 снимков головного мозга свыше 1000 пациентов, которые были сделаны с помощью ПЭТ-сканирования, передает The Sun.

Ученые обучили компьютерную систему выявлять на снимках позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ) первые признаки тяжелого заболевания, трудноразличимые для глаз
Позитронно-эмиссионная томография позволяет оценить метаболическую активность мозга. При болезни Альцгеймера скорость обмена веществ в определённых участках нервной ткани снижается, и искусственный интеллект научился обнаруживать эти едва заметные изменения. 90% снимков послужили для обучения алгоритма, а остальные 10% были задействованы во время тестирования.

Читайте также:  В Швейцарии придумали микроскоп, состоящий из деталей Lego

В ходе финального испытания система сумела в 100% случаях выявить признаки деменции на снимках 40 пациентов, причем отследила их в среднем на шесть лет раньше, чем был поставлен официальный диагноз.

Мы очень довольны работой алгоритма. Он выявил всех пациентов, у кого впоследствии диагностировали болезнь Альцгеймера, — заявил один из авторов исследования доктор Джае Хо Сон (Jae Ho Sohn).

В свою очередь, профессор Ноэль Шарки (Noel Sharkey) из Университета Шеффилда, Великобритания, заявил, что хотя размер выборки и программа тестов были сравнительно небольшими, полученные результаты очень многообещающи и свидетельствуют о целесообразности более масштабного исследования.

По словам специалистов, более ранняя диагностика болезни Альцгеймера позволит замедлить или даже остановить ее развитие.

Facebook в 10 раз ускорила МРТ-сканирование благодаря искусственному интеллекту

В августе 2018 года Facebook анонсировала исследовательский проект, целью которого является увеличение скорости МРТ-сканирования при помощи технологий искусственного интеллекта.

Совместно с Университетом Нью-Йорка была создана ИИ-система, обученная примерно на 3 млн МРТ-снимках сердца, печени и костей, а также на 10 тыс. исследований с вынесенными диагнозами. Facebook в этом проекте отвечает за технологии компьютерного зрения и визуализации.

Facebook анонсировала исследовательский проект, целью которого является увеличение скорости МРТ-сканирования при помощи технологий искусственного интеллекта
По результатам тренировки нейросеть позволила МРТ-аппаратам быстрее сканировать человеческие органы и выдавать результаты благодаря тому, что оборудованию стало достаточно изучить только некоторые участки тела. Благодаря применению ИИ-алгоритма скорость работы медицинских сканеров увеличилась до 10 раз.

Используя ИИ, можно собирать меньше данных и, как следствие, ускорить сканирование, при этом сохранив или даже расширив богатые информацией МРТ-изображения. Задача состоит в том, чтобы обучить искусственные нейронные сети распознавать базовую структуру изображений, чтобы заполнят пробелы, возникающие при ускоренном сканировании, — говорится в блоге Facebook. — Этот метод похож на то, как люди обрабатывают сенсорную информацию. Когда мы познаем мир, мозг часто получает неполную картину, как в случае с размытыми или тускло освещенными предметами, и впоследствии ее достраивает. Нам нужно использовать эти сведения с пользой для медицины.

В Facebook особо подчеркивают, что обучение ИИ-системы происходило с использованием анонимных данных в полном соответствии с нормами приватности HIPAA.

Ранее в 2018 года телеканал CNBC сообщил, что Facebook ведет с больницами переговоры по поводу обмена данными о пациентах, однако проект был закрыт после его огласки.

Алгоритм Google для анализа флюорографии органов грудной клетки

В конце марта 2018 года компания Google продемонстрировала искусственный интеллект для быстрой и эффективной обработки флюорография органов грудной клетки. Разработка была представлена на конференции EmTech Digital в Сан-Франциско.

В Google создали модель глубинного обучения, способная совершенствоваться на основе небольшого числа аннотированных (с помеченными вручную областями, на которых видны отклонения) медицинских снимков и позволяющая одновременно идентифицировать болезнь и выделить ее на изображении.

Google представила искусственный интеллект для анализа флюорографии органов грудной клетки
Для обучения алгоритма использовали ChestX-ray8 — самую крупную открытую базу данных рентгенологических исследований грудной клетки, которую ведет Национальный институт здравоохранения США (U.S. National Institutes of Health). В каталоге представлено более 110 тыс. флюорографических снимков, связанных с 14 видами заболеваний, а также 880 изображений, на которых сертифицированные рентгенологи выделили 984 областей, показывающих отклонения.

Все снимки пропустили через так называемую сверточную нейронную сеть для того, чтобы отсортировать всю информацию на снимках и закодировать данные, такие как тип заболевания, месторасположение аномалии и т. п.

Потом для получения локальной информации изображение делится на множество областей. Благодаря этому доктора могут быстро выявлять недуги и ставить диагнозы даже без обширных знаний в своей области.

Этот алгоритм превосходит современное машинное обучение, используемое для прогнозирования заболеваний, и, что важнее, выдает аналитическую картину вынесенного компьютером решения для того, чтобы помочь рентгенологам лучше интерпретировать результат, — заявила руководитель отдела исследования и разработок облачного искусственного интеллекта и машинного обучения Google Цзя Ли (Jia Li).

Искусственный интеллект превзошел рентгенологов в диагностике пневмонии

В ноябре 2017 года исследователи из Стэнфордского университета представили самообучающийся алгоритм (так называемую нейросеть) CheXNet, который способен ставить диагноз пневмонии по рентгенограммам легких. Результаты своей работы ученые опубликовали в открытом доступе. Полученная программа крайне узкоспециализированная, однако справляется со своей работой лучше профессиональных рентгенологов.

Читайте также:  Американская компания Postmates анонсировала роботов - курьеров

Рентгеновский снимок грудной клетки больного пневмонией
CheXNet обучали на общедоступной базе данных, содержащей более 100 000 рентгенограмм грудной клетки, на которых можно различить 14 патологий. После обучения нейросеть проверили: нескольким рентгенологам предложили провести анализ тестовых рентгеновских снимков, а результаты сопоставили с диагнозами машины. Как оказалось, компьютернаясистема смогла диагностировать пневмонию более точно, чем человек.

Пневмония — опасное и распространенное заболевание, и ее раннее выявление поможет предотвратить множество смертей; только в США от воспаления легких ежегодно погибает около 50 000 человек. Кроме того, пневмония является одной из главных причин детской смертности от инфекционных заболеваний.

Разработчики научили систему помечать разными цветами те отделы легких, где машина «увидела» признаки воспаления легких; чем ярче цвет – тем вероятнее патология. А уже после машинной обработки рентгенограммы просматривает врач, обращая внимание в первую очередь на те области, которые машина пометила как самые «горячие».

Эндрю ЭнДжи (Andrew Ng), соавтор статьи и бывший руководитель группы исследования в области искусственного интеллекта в компании Baidu, полагает, что подобные системы вскоре станут применяться повсеместно. Джеффри Хинтон (Geoffrey Hinton), один из пионеров разработки систем глубинного обучения, считает, что необходимость в обучении новых рентгенологов отпала, а с их функциями вполне может справиться нейросеть. Кроме пневмонии, компьютерные системы также умеют обнаруживать признаки наличия опухолей, нарушения ритма сердца и прочие патологические изменения на рентгеновских снимках, электрокардиограммах и других системах визуализации.

Обзор развития ИИ в радиологии

В начале мая 2017 года издание AuntMinnie.com опубликовало статью, посвященную использованию искусственного интеллекта (ИИ) в радиологии. В публикации содержится вывод о том, что компьютер еще не готов заменить рентгенологов, однако способен радикально повлиять на их деятельность, оптимизировав рабочие процессы, снизив количество обследований и даже оказав помощь в поиске геномных маркеров.

Как сообщил доктор Элиот Сигель (Eliot Siegel) из Университета Мэриленда (University of Maryland), за последние 30 лет опубликованы тысячи работ, посвященных алгоритмам анализа медицинских изображений, однако немногие из них нашли применение в медицинской практике. Те технологии, которые все же были взяты на вооружение, являются скорее эволюционными, а не революционными, отметил он.

Искусственный интеллект способен радикально повлиять на их деятельность, оптимизировав рабочие процессы, снизив количество обследований и даже оказав помощь в поиске геномных маркеров

Маммографические системы обнаружения с компьютерной обработкой данных существуют более 20 лет и по сути являются единственными программами машинного обучения, которые сегодня широко применяются в диагностической визуализации. Около 90% маммографов используют его, однако с огромной долей сомнения и скептицизма, а в некоторых случаях и с насмешкой, — сообщил Сигель.

Однако, по его словам, использование графических процессоров для машинного обучения привело к значительному увеличению вычислительной мощи. Это облегчило реализацию наиболее требовательных к ресурсам вычислительных методов, таких как глубинное обучение, распознавание изображений и сверточные нейронные сети.

Все это имеет большой потенциал для работы с медицинскими снимками, однако требует тщательной маркировки и составления детальных описаний изображений вручную, а также большого количества исследований по визуализации, добавил эксперт.

Доктор Марк Коли (Marc Kohli) из Калифорнийского университета в Сан-Франциско согласен, что искусственный интеллект все еще далек от клинической практики среднестатистического радиолога, несмотря на многочисленные проекты в Кремниевой долине.

Вместе с тем все больше специалистов по лучевой диагностике получает базовые знания о машинном обучении и применении их на практике. Академики надеются, что растущий интерес к искусственному интеллекту увеличит инвестиции в этой области. При этом специалисты по обработке и анализу данных все чаще вступают во многие академические программы, отмечает Коли.

Доктор Брэдли Эриксон (Bradley Erickson) из клиники Майо в Рочестере (штат Миннесота, США) говорит, что к 2017 году наиболее распространенной областью использования машинного обучения является распознавание речи, однако есть еще много направлений для совершенствования технологии.

По мнению доктора Лучиано Преведелло (Luciano Prevedello) из медицинского центра Университета штата Огайо в Векснере, развитие искусственного интеллекта в радиологии протекает быстро, однако эта сфера все еще находится в зачаточном состоянии.

Преведелло ожидает, что ИИ-решения начнут чаще использоваться к 2019 году для оптимизации рабочих процессов. К примеру, в одной из клиник Огайо уже используются «умные» алгоритмы для поиска снимков компьютерной томографии с критическими показаниями. Использование ИИ для постановки диагнозов по медицинским снимкам будет возможно позднее из-за необходимости проведения многочисленных испытаний перед внедрением, считает доктор.

Читайте также:  Придуман новый фотоприемник, способный заменить все существующие

Доктор Раймонд Гейс (Raymond Geis) из Медицинской школы Университета Колорадо считает, что ИИ полезен для поиска закономерностей в данных и прогнозирования поведения на основе предыдущих моделей, а первые коммерческие ИИ-алгоритмы в радиологии не будут анализировать сами изображения. Скорее, они будут задействованы для составления отчетов на основе выводов врачей.

Коммерческие решения могут использоваться, например, в КТ-сканировании для предупреждения врачей об опасных отклонениях, такик как острое внутричерепное кровоизлияние, предполагает Гейс.

Элиот Сигель видит большие перспективы искусственного интеллекта в специализированных областях: определение переломов тел позвонков, обнаружение и составление характеристик узлов в легких, МРТ и ядерный анализ изображений сердца.

Марк Коли затруднился назвать, какие области будут наиболее важными для клинического использования искусственного интеллекта в радиологии, но выразил мнение о том, что успех проектов будет зависеть от многих факторов, в том числе от правильности интеграции и проверок, а также от решений регуляторов.

Приложения, которым не нужны одобрения регулирующих органов, будут развиваться быстрее, поскольку у властей нет отлаженного механизма, позволяющего разработчикам PACSи других подобных систем предлагать ИИ-софт, созданный сторонними разработчиками, из-за жестких требований к написанию кода, документации и тестированию.

Еще одной проблемой, по мнению Зигеля, являются высокие системные требования к компьютерам, на которых выполняются алгоритмы машинного обучения. Решение этой проблемы могли бы стать облачные сервисы, однако многие радиологи не доверяют им и не активно используют их, отметил он.

Брэдли Эриксон уверен, что искусственный интеллект, в первую очередь, будет полезен для отображения геномных или диагностических свойств, которые радиологи не видят сегодня.

Мы и другие публикуем исследования, показывающие, что глубинное обучение может предсказать геномные маркеры с высокой точностью по обычным изображениям КТ и МРТ, даже если люди мало или вообще ничего не знают об этих признаках», — рассказал Эриксон.

Испанское ПО с ИИ для распознавания болезни по рентгеновским снимкам

В рамках конгресса Европейского общества радиологов (ECR-2017), который прошел в Вене с 1 по 5 марта, испанский Институт медицинских исследований La Fe (Medical Research Institute La Fe) представил программное обеспечение, использующее искусственный интеллект для первичного обнаружения заболеваний по рентгеновским снимкам. Подробнее здесь.

Ученые: искусственный интеллект сможет диагностировать деменцию за один день

10 августа 2021, 13:05 GMT

Автор фото, BBC News / Кембриджский университет

ИИ может находить на снимках мозга особенности, которые не видят даже самые опытные неврологи

Ученые тестируют систему искусственного интеллекта, которая, как полагают, сможет диагностировать деменцию после всего одного сканирования мозга.

Система также сможет предсказать, насколько стабильным будет состояние больного и нужна ли ему срочная помощь.

В настоящее время для диагностики деменции может потребоваться несколько сканов и тестов.

Исследователи утверждают, что ранняя диагностика с помощью новой системы сможет значительно улучшить результаты лечения.

Выявить закономерности

“Если вмешаться на ранней стадии, лечение начнет работать раньше, замедлит прогрессирование болезни и в то же время поможет избежать большего ущерба, – говорит Зои Курци, профессор когнитивной вычислительной нейробиологии в Институте Алана Тьюринга и профессор экспериментальной психологии Кембриджского университета. – И тогда вполне вероятно, что симптомы деменции появятся намного позже или вообще никогда”.

Консультант-невролог Тимоти Риттман из Кембриджского университета в интервью Би-би-си назвал систему с применением ИИ “фантастическим достижением”: “Эти болезни действуют на людей разрушительно. Поэтому, когда я сообщаю об этом пациенту, иметь возможность поставить более точный диагноз, предоставить больше информации о вероятном течении болезни, помочь спланировать свою жизнь, – все это исключительно важно.”

Система профессора Курци сравнивает результаты сканирования головного мозга пациентов с данными тысяч людей с деменцией и их соответствующими медицинскими записями.

Алгоритм может идентифицировать закономерности в сканированных изображениях, которые не видят даже опытные неврологи, и сопоставлять их с результатами лечения пациентов в своей базе данных.

В доклинических испытаниях система смогла диагностировать деменцию за годы до появления симптомов, даже если на скане мозга нет явных признаков повреждения.

Как ожидается, в первых клинических испытаниях в больнице Адденбрук в Кембридже и других клиниках по всей стране примет участие около 500 человек. Ученые будут проверять, работает ли система в клинических условиях наряду с традиционными способами диагностики деменции.

Читайте также:  Новый цельнокомпозитный самолет ТВС-2ДТС совершил свой первый полет

Результаты отправят врачам, которые при необходимости посоветуют курс лечения.

Проблемы с памятью

75-летний Денис Кларк – один из первых участников клинических испытаний. Пять лет назад он ушел на пенсию с должности руководителя мясной компании.

В прошлом году его жена Пенелопа заметила, что иногда у него возникают проблемы с памятью. И теперь они обеспокоены тем, что у Дениса развивается деменция.

Кларк пытается описать свои симптомы, но жена вмешивается и говорит, что ему трудно объяснить, что с ним происходит.

Супруги обеспокоены тем, что им придется продать свой дом, чтобы оплатить уход за Денисом. Разумеется, Пенелопа рада, что им не придется долго ждать диагноза и вероятных сценариев развития болезни у супруга.

Автор фото, Новости BBC

Денису могло потребоваться несколько дорогих сканирований мозга, чтобы установить наличие деменции

“Теперь мы сможем планировать свои расходы, – говорит она. – Будет понятно, сможем ли мы еще съездить пару раз в отпуск до того, как ситуация ухудшится”.

Неумолимый рост

По данным Национальной службы здравоохранения, в Великобритании страдают деменцией более 850 тысяч человек, причем в возрастной группе после 65 лет ей страдает один из 14-ти, а после 80 – каждый шестой.

Благотворительная организация Alzheimer’s Research UK сообщила, что согласно прогнозам 2014 года, к 2025-му деменция будет диагностирована у миллиона человек, а к 2050-му это число удвоится.

Представитель организации доктор Лаура Фиппс считает, что новая система добавит врачам уверенности при изучении снимков и при диагностике пациентов: “Сегодня для диагностики деменции врачам приходится полагаться на интерпретацию сканов мозга и когнитивных тестов, часто в течение довольно длительного периода времени. Модели машинного обучения, подобные тем, которые были разработаны профессором Курци, придадут врачам больше уверенности в интерпретации результатов сканирования, что приведет к более точному диагнозу для пациентов”.

“Мы надеемся, что в будущем этот подход не только улучшит современные диагностические методы, но и откроет дверь новым подходам к обнаружению заболеваний, вызывающих деменцию, на гораздо более ранней стадии”.

Ранняя диагностика

Курци также возглавляет проект, финансируемый Alzheimer’s Research UK, который объединяет цифровые данные из приложений и носимых устройств, включая параметры сна, мелкой моторики и активности мозга, для прогнозирования таких заболеваний, как болезнь Альцгеймера, с упреждением до 20 лет.

Средства для этого проекта – около 2 миллионов долларов – предоставил Фонд открытия лекарств от болезни Альцгеймера (ADDF), основанная в США венчурная благотворительная организация,

Финансируемая программа раннего обнаружения нейродегенеративных заболеваний (EDoN) – это часть более широкой инициативы, которая ставит перед мировым исследовательским сообществом задачу разработать новые диагностические технологии для болезни Альцгеймера и связанных с ней деменций.

Автор фото, Новости BBC

Обычно для диагностирования деменции требуется несколько сканов мозга

Программа EDoN занимается оптимизацией сбора, интеграцией и анализом огромного количества клинических данных и данных о состоянии здоровья – для определения поведенческих показателей, которые могут выявить ранние стадии заболевания.

Эти данные будут использоваться в построении моделей машинного обучения для выявления особенностей, характерных для различных нейродегенеративных заболеваний, включая болезнь Альцгеймера.

В итоге в рамках проекта предполагается создать недорогой и простой в использовании цифровой инструментарий – вероятно, представляющий собой набор из приложений, носимых или мобильных устройств и программного обеспечения.

Финансирование позволит команде EDoN собирать цифровые данные у более 600 человек, которые в настоящее время участвуют в двух исследованиях в Австралии. Добровольцев попросят использовать специальный датчик для измерения сна и мозговой активности, трекер активности для регистрации частоты сердечных сокращений и физической активности и приложения для смартфонов для замеров когнитивных функций, речи и контроля мелкой моторики.

Полученные данные будут сравниваться с клиническими. Исследователи надеются таким образом вычленить цифровые показатели, наиболее тесно связанные с биологическими изменениями.

“Точные и дешевые инструменты для обнаружения нейродегенеративных заболеваний на ранней стадии дадут уникальное представление об основных механизмах заболевания, улучшат клиническую диагностику и позволят раньше проводить клинические вмешательства, когда шансы на успех гораздо выше”, – считает профессор Курци.

Ссылка на основную публикацию