Портативное суперсредство для диагностики когнитивного снижения: чем может удивить MPASS?

Тест на передвижение с использованием портативного устройства и искусственного интеллекта может выявить ранние признаки когнитивного снижения.
Новое исследование, опубликованное в журнале Alzheimer Disease & Associated Disorders, предоставляет первичные доказательства того, что портативное и доступное устройство может точно определять пожилых людей с легким когнитивным нарушением по тому, как они движутся во время повседневных задач. Система, использующая комбинацию глубинной камеры, платформы для измерения силы и искусственного интеллекта, смогла правильно классифицировать 83% участников с легким когнитивным нарушением. Результаты свидетельствуют о том, что этот инструмент может быть использован для расширения доступа к раннему скринингу, особенно в сообществе с ограниченными ресурсами.
Легкое когнитивное нарушение относится к изменениям в памяти и мышлении, которые заметны, но недостаточны для того, чтобы мешать повседневной жизни. Это часто представляет собой переходный этап между нормальным старением и более серьезными состояниями, такими как болезнь Альцгеймера или другие формы деменции. Раннее выявление имеет значение, поскольку средства, которые могут замедлить прогрессирование, такие как новый препарат Лекадедмб, одобрены только для людей на ранних стадиях заболевания.
Тем не менее, получение точного диагноза часто является длительным и дорогим процессом, который требует доступа к специализированным специалистам. В сельских или недостаточно обеспеченных районах эти оценки особенно трудно получить. Только небольшая часть пожилых людей с легким когнитивным нарушением получает официальную диагностику, что затрудняет раннее вмешательство.
Исследователи из Университета Миссури хотели найти способ принести инструменты скрининга непосредственно в клиники и дома. Они разработали систему оценки, ориентированную на уход, известную как MPASS, которая является легким и портативным устройством, включающим глубинно-измерительную камеру и специально разработанную платформу для измерения силы. Эта настройка позволяет получать подробные измерения того, как человек движется, когда он ходит, стоит и выполняет другие функциональные задачи.
"Наша первоначальная цель заключалась в разработке доступных технологий для оценки движений и баланса для использования в клиниках. У нас есть очень хорошая традиционная лаборатория по анализу походки с лучшим оборудованием для измерения человеческого движения (видеозапись движения, платформы для измерения силы, ЭМГ). Тем не менее эта система редко использовалась вне научных проектов. Эти системы просто слишком дороги и сложны для повседневного использования в клиниках или других учреждениях вне лаборатории", - объяснил автор исследования Трент М. Гесс, директор Центра анализа движений Миссури.
"В 2020 году мы получили финансирование от Университета Миссури для разработки MPASS. Наша первоначальная цель для MPASS заключалась в оценке сотрясений и мы обнаружили, что платформа может различать людей в остром состоянии сотрясения, а также выявлять оставшиеся эффекты сотрясения на движение и баланс. С этими обнадеживающими ранними результатами мы хотели узнать, сможет ли MPASS обнаружить эффекты легкого когнитивного нарушения на движение и баланс."
"Связь между походкой, особенно во время выполнения двух задач одновременно, и когнитивным снижением хорошо известна. Альцгеймер - это действительно разрушающее заболевание, как и многие другие, у меня есть члены семьи и близкие друзья, чьи жизни были перевернуты болезнью Альцгеймера. Это приятно - работать над технологией, которая может помочь обнаружить деменцию на самых ранних стадиях."
В исследовании команда набрала 47 участников, всем более 60 лет. У девятнадцати был диагностирован легкий когнитивный дефицит, либо путем предыдущей оценки в нейропсихологической клинике, либо на основе их оценки на Монреальской когнитивной оценке, стандартизированном тесте на когнитивные способности. Остальные 28 участников не имели известных когнитивных проблем и служили в качестве здоровой контрольной группы.
Каждый участник выполнил серию моторных задач под наблюдением системы MPASS. Эти задачи включали в себя стояние на месте, ходьбу на короткие расстояния и подъем из сидячего положения. Чтобы сделать тесты более сложными - и лучше обнаружить признаки когнитивного снижения - участникам нужно было выполнять каждую задачу, считая в обратном порядке от семерки, начиная с случайного числа от 70 до 100. Этот тип теста "двух задач" накладывает дополнительную помощь на внимание и координацию, что делает более вероятным выявление тонких когнитивных недостатков.
Устройство MPASS записывало данные с использованием как глубинной камеры, так и платформы для измерения силы. Камера отслеживала положение тела и движения суставов в трех измерениях, в то время как платформа для измерения силы замеряла, как человек смещает свой вес и поддерживает баланс. Исследователи извлекли 27 различных переменных из этих записей, включая длину шага, время выполнения задач и то, насколько человек колебался, стоя на месте. Часть данных была зарегистрирована с открытыми глазами, а часть — с закрытыми, чтобы проверить роль визуального восприятия в балансе.
Все эти данные затем были проанализированы с использованием трех типов машинного обучения: логистической регрессии, машин поддержки векторов и деревьев решений. Эти модели разработаны для распознавания шаблонов в больших наборах данных и для прогнозирования на основе этих шаблонов. Модели были обучены на большинстве данных участников и затем протестированы на меньшей группе, чтобы оценить, как хорошо они могут выявлять лиц с легким когнитивным нарушением.
Модель дерева решений оказалась наиболее точной, правильно идентифицировав 83% участников с легким когнитивным нарушением. Она также достигла идеальной оценки по специфичности, то есть правильно классифицировала всех здоровых участников как не имеющих когнитивных нарушений. Модель машинного обучения обнаружила, что наиболее важные подсказки идут от мер, связанных с балансом, особенно когда человека просят стоять на месте с закрытыми глазами, решая математические задачи вслух. Пять из шести лучших предсказательных признаков появились из измерений баланса, таких как колебание центра массы человека при стоянии. Оставшимся ключевым показателем была длина шага во время ходьбы.
Интересно, что измерения из задачи "сидя-стоя" не внесли много в финальную модель, хотя этот тест часто используется в клинических условиях для оценки силы и подвижности. Исследователи предполагают, что будущие исследования могут еще изучить более продвинутые способы анализа этой задачи, так как их версия включала данные о движении, которые обычно не фиксируются в традиционных оценках.
"Мы были в восторге от того, что MPASS смог выявить тонкие сигналы в движении, связанные с легким когнитивным нарушением. В настоящее время легкое когнитивное нарушение грубо недодиагностировано. Одно исследование оценило, что только 8% пожилых американцев, ожидающих наличия легкого когнитивного нарушения, получают клиническую диагностику. Эффективный, недорогой и доступный метод скрининга легкого когнитивного нарушения был бы очень полезным в борьбе с болезнью Альцгеймера и другими деменциями."
"MPASS измеряет несколько аспектов моторной функции (например, статический баланс и походка) и сочетает когнитивные и двигательные задачи (например, ходьба при решении математических задач) для предоставления более чувствительных данных для выявления изменений в моторной функции, связанных с когнитивным снижением. Оценки MPASS формируют разнообразные наборы данных, и использование искусственного интеллекта может обнаружить сложные взаимосвязи в этих данных, предоставляя возможность мгновенной диагностики."
Тем не менее, авторы признают некоторые ограничения. Размер выборки был мал, всего 19 участников в группе с легким когнитивным нарушением. Участники также не были очень разнообразны с точки зрения расы или географического фона, так что будущие исследования должны включать более широкий круг лиц, чтобы убедиться, что результаты имеют широкую применимость. Некоторые данные также были потеряны во время тестирования из-за проблем с отслеживанием тела, хотя исследовательская группа с тех пор доработала свои процедуры, чтобы избежать этой проблемы в будущих работах.
Несмотря на эти ограничения, результаты свидетельствуют о том, что портативная система с низкой стоимостью, такая как MPASS, может быть практическим инструментом для раннего выявления когнитивных проблем, особенно в условиях, где доступ к специализированному тестированию ограничен. Поскольку устройство легко использовать и не требует анализа крови или визуализации, его потенциально можно использовать в офисах первичной медицинской помощи, центрах для пожилых людей или даже в домах. Это может помочь раньше выявлять людей с риском и связывать их с вмешательствами, пока лечение наиболее эффективно.
Теперь исследовательская команда работает над расширением исследования с финансированием Национальных институтов здравоохранения. Они планируют включить более сложные задания по ходьбе и оценить другие типы движений, чтобы еще больше повысить точность системы. Исследователи верят, что сочетание когнитивного и моторного тестирования с искусственным интеллектом обладает большим потенциалом для улучшения скрининга и результатов для пожилых людей.
Исследование под названием "Оценка целесообразности использования новой многофункциональной платформы оценки моторной функции с машинным обучением для идентификации лиц с легким когнитивным нарушением" написали Джейми Б. Холл, Сония Аккер, Правин Рао, Эндрю Киселица, Райлеа Ранум, Джейкоб М. Томас и Трент М. Гесс.