論文の概要: Artificial Intelligence for Personalized Prediction of Alzheimer's Disease Progression: A Survey of Methods, Data Challenges, and Future Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.21189v1
- Date: Tue, 29 Apr 2025 21:45:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-09 23:20:33.922026
- Title: Artificial Intelligence for Personalized Prediction of Alzheimer's Disease Progression: A Survey of Methods, Data Challenges, and Future Directions
- Title（参考訳）: アルツハイマー病進行のパーソナライズド予測のための人工知能:方法,データ課題,今後の展望
- Authors: Gulsah Hancerliogullari Koksalmis, Bulent Soykan, Laura J. Brattain, Hsin-Hsiung Huang,
- Abstract要約: Alzheimer's Disease (AD) は、その進行の個人間変異が顕著である。
本総説は,個人化されたAD予後のための臨床関連AIツールの開発における現在の知識の統合と今後の取り組みを導くことを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8249694498830561
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Alzheimer's Disease (AD) is marked by significant inter-individual variability in its progression, complicating accurate prognosis and personalized care planning. This heterogeneity underscores the critical need for predictive models capable of forecasting patient-specific disease trajectories. Artificial Intelligence (AI) offers powerful tools to address this challenge by analyzing complex, multi-modal, and longitudinal patient data. This paper provides a comprehensive survey of AI methodologies applied to personalized AD progression prediction. We review key approaches including state-space models for capturing temporal dynamics, deep learning techniques like Recurrent Neural Networks for sequence modeling, Graph Neural Networks (GNNs) for leveraging network structures, and the emerging concept of AI-driven digital twins for individualized simulation. Recognizing that data limitations often impede progress, we examine common challenges such as high dimensionality, missing data, and dataset imbalance. We further discuss AI-driven mitigation strategies, with a specific focus on synthetic data generation using Variational Autoencoders (VAEs) and Generative Adversarial Networks (GANs) to augment and balance datasets. The survey synthesizes the strengths and limitations of current approaches, emphasizing the trend towards multimodal integration and the persistent need for model interpretability and generalizability. Finally, we identify critical open challenges, including robust external validation, clinical integration, and ethical considerations, and outline promising future research directions such as hybrid models, causal inference, and federated learning. This review aims to consolidate current knowledge and guide future efforts in developing clinically relevant AI tools for personalized AD prognostication.
- Abstract（参考訳）: Alzheimer's Disease (AD) は、その進行の個人間変異が顕著であり、正確な予後とパーソナライズドケア計画が複雑である。
この異質性は、患者固有の疾患の軌跡を予測できる予測モデルの必要性を浮き彫りにする。
人工知能(AI)はこの課題に対処するための強力なツールを提供する。
本稿では、パーソナライズされたAD進行予測に適用されたAI方法論の包括的調査を行う。
本稿では、時間的ダイナミクスを捉える状態空間モデル、シーケンスモデリングのためのリカレントニューラルネットワークのようなディープラーニング技術、ネットワーク構造を利用するグラフニューラルネットワーク(GNN)、個別化シミュレーションのためのAI駆動型デジタルツインの新たな概念など、主要なアプローチについてレビューする。
データ制限がしばしば進行を妨げることを認識し、高次元性、欠落したデータ、データセットの不均衡といった一般的な課題について検討する。
さらに、変動オートエンコーダ(VAE)とGAN(Generative Adversarial Networks)を使用して、データセットの増強とバランスをとる合成データ生成に特化して、AIによる緩和戦略についても論じる。
この調査は、現在のアプローチの強みと限界を合成し、マルチモーダル統合へのトレンドと、モデル解釈可能性と一般化可能性に対する永続的なニーズを強調した。
最後に、堅牢な外部検証、臨床統合、倫理的考察を含む重要なオープン課題を特定し、ハイブリッドモデル、因果推論、フェデレーション学習といった将来的な研究方向性を概説する。
本総説は,個人化されたAD予後のための臨床関連AIツールの開発における現在の知識の統合と今後の取り組みを導くことを目的としている。
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