論文の概要: AI for the prediction of early stages of Alzheimer's disease from neuroimaging biomarkers -- A narrative review of a growing field
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17822v1
- Date: Tue, 25 Jun 2024 09:22:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-27 17:36:24.626356
- Title: AI for the prediction of early stages of Alzheimer's disease from neuroimaging biomarkers -- A narrative review of a growing field
- Title（参考訳）: 神経イメージングバイオマーカーによるアルツハイマー病早期の予測のためのAI -- 成長する分野の物語的レビュー
- Authors: Thorsten Rudroff, Oona Rainio, Riku Klén,
- Abstract要約: 構造MRIとPET画像を用いた単一モダリティ研究はADの分類において高い精度を示している。
複数のニューロイメージング技術とバイオマーカーを統合するマルチモダリティ研究は、性能と堅牢性を改善した。
課題は、データの標準化、モデル解釈可能性、一般化可能性、臨床統合、倫理的考察にある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Objectives: The objectives of this narrative review are to summarize the current state of AI applications in neuroimaging for early Alzheimer's disease (AD) prediction and to highlight the potential of AI techniques in improving early AD diagnosis, prognosis, and management. Methods: We conducted a narrative review of studies using AI techniques applied to neuroimaging data for early AD prediction. We examined single-modality studies using structural MRI and PET imaging, as well as multi-modality studies integrating multiple neuroimaging techniques and biomarkers. Furthermore, they reviewed longitudinal studies that model AD progression and identify individuals at risk of rapid decline. Results: Single-modality studies using structural MRI and PET imaging have demonstrated high accuracy in classifying AD and predicting progression from mild cognitive impairment (MCI) to AD. Multi-modality studies, integrating multiple neuroimaging techniques and biomarkers, have shown improved performance and robustness compared to single-modality approaches. Longitudinal studies have highlighted the value of AI in modeling AD progression and identifying individuals at risk of rapid decline. However, challenges remain in data standardization, model interpretability, generalizability, clinical integration, and ethical considerations. Conclusion: AI techniques applied to neuroimaging data have the potential to improve early AD diagnosis, prognosis, and management. Addressing challenges related to data standardization, model interpretability, generalizability, clinical integration, and ethical considerations is crucial for realizing the full potential of AI in AD research and clinical practice. Collaborative efforts among researchers, clinicians, and regulatory agencies are needed to develop reliable, robust, and ethical AI tools that can benefit AD patients and society.
- Abstract（参考訳）: 目的: この物語レビューの目的は、早期アルツハイマー病(AD)予測のための神経イメージングにおけるAI応用の現状を要約し、早期AD診断、予後、管理を改善するAI技術の可能性を強調することである。
方法:我々は早期AD予測のための神経画像データに適用したAI技術を用いた研究の物語レビューを行った。
我々は、構造MRIとPET画像を用いた単一モダリティ研究と、複数のニューロイメージング技術とバイオマーカーを統合したマルチモダリティ研究について検討した。
さらに、彼らはADの進行をモデル化し、急速に減少するリスクのある個人を特定するという縦断的研究をレビューした。
結果: 構造MRIおよびPET画像を用いた単一モダリティ研究は,ADの分類と軽度認知障害(MCI)からADへの進行の予測において高い精度を示した。
複数のニューロイメージング技術とバイオマーカーを統合するマルチモダリティ研究は、単一モダリティアプローチと比較して、パフォーマンスと堅牢性が改善されている。
縦断的研究は、AIのモデリングにおける価値を強調し、急激な減少のリスクがある個人を特定する。
しかし、データ標準化、モデル解釈可能性、一般化可能性、臨床統合、倫理的考察に課題が残っている。
結論: 神経画像データに適用されたAI技術は、早期AD診断、予後、管理を改善する可能性がある。
データ標準化、モデル解釈可能性、一般化可能性、臨床統合、倫理的考察に関連する課題に対処することは、AD研究と臨床実践におけるAIの潜在能力を実現するために不可欠である。
AD患者や社会に利益をもたらす信頼できる、堅牢で倫理的なAIツールを開発するためには、研究者、臨床医、規制機関の協力的な努力が必要である。
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