ក្រុមអ្នកស្រាវជ្រាវអន្តរជាតិបានរាយការណ៍ថាការចាប់ផ្តើមនៃជំងឺវិកលចរិកចំពោះបុគ្គលដែលមានហានិភ័យខ្ពស់ (CHR) អាចត្រូវបានព្យាករណ៍មុនពេលវាកើតឡើងដោយប្រើឧបករណ៍ Machine Learning ដែលចាត់ថ្នាក់ការស្កែនខួរក្បាល MRI ។

ការសិក្សាពីមុនដោយប្រើ MRI ខួរក្បាលបានបង្ហាញពីភាពខុសគ្នានៃរចនាសម្ព័ន្ធនៅក្នុងខួរក្បាលបន្ទាប់ពីការចាប់ផ្តើមនៃជំងឺវិកលចរិក។ ការងារថ្មីបង្ហាញពីភាពខុសគ្នានៃរចនាសម្ព័ន្ធនៅក្នុងខួរក្បាលរបស់អ្នកដែលមានហានិភ័យខ្ពស់ដែលមិនទាន់ជួបប្រទះនឹងជំងឺវិកលចរិក។

អ្នកស្រាវជ្រាវបានសរសេរថា “លទ្ធផលបានបង្ហាញថានៅពេលពិចារណាលើការអភិវឌ្ឍន៍ខួរក្បាលរបស់ក្មេងជំទង់ ការស្កេន MRI មូលដ្ឋានសម្រាប់បុគ្គល CHR អាចមានប្រយោជន៍ដើម្បីកំណត់ការព្យាករណ៍របស់ពួកគេ” ។

មានតែប្រហែល 30% នៃបុគ្គល CHR បន្តបង្កើតរោគសញ្ញាផ្លូវចិត្តហួសហេតុ។ អ្នកស៊ើបអង្កេតបាននិយាយថា ជាមួយនឹងការកែលម្អបន្ថែមទៀត ឧបករណ៍របស់ពួកគេអាចអនុញ្ញាតឱ្យគ្រូពេទ្យកំណត់អត្តសញ្ញាណមនុស្សដែលអាចទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍ពីការអន្តរាគមន៍ដំបូងដោយការរួមបញ្ចូលគ្នានូវសញ្ញាសម្គាល់ជីវសាស្ត្រជាមួយនឹងសញ្ញា subclinical ដូចជាការផ្លាស់ប្តូរការគិត អាកប្បកិរិយា និងអារម្មណ៍។

“ទោះបីជាការចាត់ថ្នាក់ដោយជំនួយ Machine Learning មិនទាន់រួចរាល់សម្រាប់ប្រើក្នុងការកំណត់គ្លីនិកភ្លាមៗក៏ដោយ ការរកឃើញបានបង្ហាញថានៅពេលដែលយើងពិចារណាឱ្យបានត្រឹមត្រូវនូវភាពលំអៀងដែលទាក់ទងនឹង Machine និង Protocol ក៏ដូចជាគន្លងនៃការអភិវឌ្ឍន៍ដែលមិនមែនជាលីនេអ៊ែរក្នុងវ័យជំទង់ យើងអាចបង្កើតកម្មវិធីចាត់ថ្នាក់ Machine Learning បាន សម្រាប់រូបភាពខួរក្បាលដែលត្រូវបានស្កេនមុនពេលចាប់ផ្តើមនៃជំងឺវិកលចរិក” អ្នកនិពន្ធការសិក្សា Shinsuke Koike បណ្ឌិតនៅសាកលវិទ្យាល័យតូក្យូទីក្រុងតូក្យូប្រទេសជប៉ុនបានប្រាប់ Medscape Medical News ។

Building a Classifier

អ្នកស្រាវជ្រាវបានកត់សម្គាល់ថា ការសិក្សាមុនៗដែលស្វែងរកការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យ MRI ដើម្បីទស្សន៍ទាយលទ្ធផលនៅក្នុងបុគ្គល CHR ត្រូវបានកំណត់ដោយទំហំគំរូតូចជាង និងមិនសូវចម្រុះ។

 សម្ព័ន្ធ ENIGMA អន្តរជាតិរួមមានអ្នកស៊ើបអង្កេតមកពីស្ថាប័នចំនួន 21 នៅក្នុងប្រទេសចំនួន 15 ដែលបានប្រើការស្កែន MRI នៃខួរក្បាលដែលមានទម្ងន់ T1 ពីក្មេងជំទង់ និងមនុស្សវ័យជំទង់ 1165 នាក់នៅ CHR និង 1029 ដែលមានអាយុប្រហាក់ប្រហែលគ្នា ដើម្បីបង្កើតក្រុមចាត់ថ្នាក់របស់ពួកគេ។

ក្រុម CHR រួមមានបុគ្គលចំនួន 144 នាក់ដែលបានបន្តវិវត្តទៅជាជំងឺវិកលចរិក 793 នាក់ដែលមិនវិវត្តទៅជាជំងឺវិកលចរិក និង 228 នាក់ដែលមានស្ថានភាពតាមដានជំងឺវិកលចរិកមិនច្បាស់លាស់។

‘Major Step Forward’

បានឈានដល់ការអត្ថាធិប្បាយ លោក Cameron S. Carter, MD, សាស្ត្រាចារ្យ និងជាប្រធាននាយកដ្ឋានចិត្តសាស្ត្រ និងសាលាវេជ្ជសាស្ត្រឥរិយាបថមនុស្ស នៃសាកលវិទ្យាល័យកាលីហ្វ័រញ៉ា នៅ Irvine រដ្ឋកាលីហ្វ័រញ៉ា បាននិយាយថា “ការសិក្សាដែលបានប្រតិបត្តិយ៉ាងល្អនេះប្រើប្រាស់សំណុំទិន្នន័យចម្រុះតែមួយគត់ និងការរៀនម៉ាស៊ីនដ៏ទំនើប។ វិធីសាស្រ្តដើម្បីដោះស្រាយសំណួរដ៏សំខាន់មួយ: តើយើងអាចប្រើការថតរូបភាពខួរក្បាល MRI ដើម្បីទស្សន៍ទាយថាតើអ្នកណាវិវត្តទៅជាជំងឺវិកលចរិកក្នុងចំនោមបុគ្គលទាំងនោះដែលមានការកើនឡើងហានិភ័យនៃជំងឺនេះទេ?

ការរកឃើញថារង្វាស់ MRI រចនាសម្ព័ន្ធអាចបែងចែកឧបករណ៍បំប្លែងដែលមានហានិភ័យខ្ពស់ពីការគ្រប់គ្រងដែលមានសុខភាពល្អគឺជា “កត្តាសំខាន់មួយ ហើយក្នុងចំណោមរបស់ផ្សេងទៀតអាចផ្តល់នូវការចង្អុលបង្ហាញដែលមានប្រយោជន៍ចំពោះការផ្លាស់ប្តូរនៅក្នុងខួរក្បាលដែលត្រូវបានផ្សារភ្ជាប់ជាមួយនឹងការវិវត្តទៅជាជំងឺវិកលចរិក” Carter ដែលមិនមែនជា ចូលរួមក្នុងការសិក្សា។