Urmăreşte Jurnalul pe Discover Adaugă Jurnalul ca sursă preferată Pexels/ Pentru analiza privind diagnosticul au fost incluse 43. 197 de persoane, dintre care 8.
974 au fost clasificate ca având migrenă Migrena ar putea fi mult mai complexă decât o simplă afecțiune caracterizată prin dureri de cap. Un nou studiu realizat în Norvegia, pe date medicale și genetice provenite de la peste 43. 000 de persoane, arată că inteligența artificială poate identifica anumite tipare asociate migrenei chiar și atunci când algoritmul nu primește informații despre durerea de cap.
Descoperirea ar putea deschide o nouă direcție în cercetarea migrenei și, pe termen lung, ar putea explica unul dintre lucrurile care îi nedumeresc cel mai mult pe pacienți: de ce un tratament funcționează foarte bine pentru o persoană, dar are efecte mult mai slabe pentru alta. Diagnosticul migrenei se bazează în principal pe simptomele relatate de pacient și pe evaluarea medicului. În prezent, nu există un test de sânge, o scanare sau un biomarker consacrat care să poată confirma singur că o persoană suferă de migrenă.
Potrivit Organizației Mondiale a Sănătății, migrena afectează aproximativ 14-15% din populația lumii, ceea ce înseamnă peste un miliard de persoane. Studiul publicat în revista Neurology sugerează însă că această afecțiune ar putea lăsa în organism semnale biologice care depășesc cu mult episodul propriu-zis de durere. Cercetătorii de la Universitatea Norvegiană de Știință și Tehnologie au folosit date provenite din Trøndelag Health Study, unul dintre cele mai ample studii populaționale realizate în Norvegia.
Pentru analiza privind diagnosticul au fost incluse 43. 197 de persoane, dintre care 8. 974 au fost clasificate ca având migrenă.
Algoritmul de inteligență artificială a primit informații despre mai multe aspecte ale stării de sănătate a participanților: sănătatea mintală, afecțiunile cardiovasculare și musculoscheletale, somnul, activitatea fizică, medicamentele utilizate, caracteristicile demografice și datele genetice. Un detaliu este deosebit de important: AI nu a primit informații despre caracteristicile durerii de cap. Chiar și în aceste condiții, cel mai performant model a obținut un scor AUC de 0,80 în analiza inițială și 0,79 pe un set separat de testare.
AUC este o măsură utilizată pentru a evalua cât de bine poate un model să facă diferența între două categorii. Adăugarea informațiilor genetice a îmbunătățit doar marginal rezultatul. Acest lucru sugerează că datele clinice generale conțineau deja indicii importante.
Vârsta a fost cel mai important factor utilizat de model, urmată de elemente precum durerile de gât, menstruația și greața. Cercetătorii au încercat apoi să afle dacă persoanele cu migrenă pot fi împărțite în grupuri distincte. Din 12.
185 de participanți pentru care existau suficiente informații despre durerile de cap, algoritmul a identificat un grup de 1. 425 de persoane. Dintre acestea, 94% îndeplineau criteriile cercetătorilor pentru migrenă.
Mai mult, acest grup a putut fi împărțit în patru subgrupuri. Primul era format exclusiv din bărbați. Al doilea se remarca prin dureri de gât pronunțate.
Al treilea combina mai multe tipuri de dureri musculoscheletale cu anxietate și depresie. Al patrulea semăna cel mai mult cu forma de migrenă pe care medicii o recunosc în mod tradițional, inclusiv prin prezența aurei. Aura poate apărea înaintea sau în timpul unui episod de migrenă și poate produce manifestări temporare precum lumini intermitente, linii în zigzag, pete oarbe, furnicături, amorțeală sau dificultăți de vorbire.
Un alt element interesant descoperit de cercetători a fost legat de genetică. Semnalele genetice nu au fost identice între subgrupurile identificate. Mai mult, scorurile genetice construite cu ajutorul tehnicilor de machine learning au reușit să diferențieze mai bine subgrupurile decât scorurile poligenice convenționale.