진단 저널에 발표된 새로운 연구 에서 Kaunas University of Technology의 과학자들은 뇌 이미지에서 알츠하이머병의 발병 가능성을 99% 정확도로 예측할 수 있는 딥 러닝 기반 방법을 개발했다. 

이 방법은 138명의 환자로부터 얻은 기능적 자기공명영상(MRI) 영상 분석을 기반으로 개발되었으며, 기존에 개발된 방법보다 정확도, 민감도, 특이도 면에서 우수한 결과를 보였다.

세계보건기구(WHO)에 따르면 알츠하이머병은 치매의 가장 흔한 원인으로 전체 치매의 70%를 차지한다. 

전 세계적으로 약 2,400만 명이 영향을 받으며 이 숫자는 20년마다 두 배로 증가할 것으로 예상된다. 

고령화 사회로 인해 이 질병은 앞으로 몇 년 동안 값비싼 공중 보건 부담이 될 것이라는 예상도 나온다. 

알츠하이머병의 가능한 초기 징후 중 하나는 정상적인 노화에서 예상되는 인지 저하와 치매 사이의 단계인 경도 인지 장애(MCI)다.

연구진에 따르면 기능적 자기공명영상(fMRI)은 알츠하이머병 발병과 관련된 뇌 영역을 식별하는 데 사용할 수 있다. 

MCI의 초기 단계는 종종 명확한 증상이 거의 없지만 많은 경우 신경 영상을 사용하여 감지할 수 있다.

최신 신호 처리를 통해 이미지 처리를 로봇 기계에 위임하여 더 빠르고 정확하게 수행할 수 있다. 

이 시나리오에서는 컴퓨터 알고리즘이 잠재적으로 영향을 받을 수 있는 사례를 선택한 후 전문가가 더 자세히 검사하고 결국 진단하고 치료를 처방할 수 있다.

또 다른 연구에서는 알츠하이머병에서 RNA 태그의 역할을 조사 했다고 주장한다.