den 28 november 2025
Ny AI-teknik kan ge snabb och säker demensdiagnos
Forskare vid Örebro universitet har varit med och utvecklat två nya AI-modeller som kan analysera hjärnans elektriska aktivitet och med mycket hög träffsäkerhet skilja mellan friska personer och patienter med demenssjukdomar som Alzheimer.
– Tidig diagnos är avgörande för att kunna sätta in proaktiva åtgärder som bromsar sjukdomsutvecklingen och förbättra patientens livskvalitet, säger Muhammad Hanif, forskare i informatik vid Örebro universitet.
Jag studerade Ett förklarligt och effektivt ramverk för djupinlärning för EEG-baserad diagnostik av Alzheimers sjukdom och frontotemporal demens kombinerade forskarna två avancerade AI-metoder – temporala konvolutionella nätverk och LSTM-nätverk. Programmet analyserar så kallade EEG-signaler och kan nästan felfritt avgöra om en person är sjuk eller frisk.
Kan skilja friska från sjuka med 80 procents säkerhet
När tre grupper jämförs – Alzheimer, frontotemporal demens och friska – nådde metoden över 80 procents säkerhet. Forskarna använder också en förklarande AI-teknik som visar vilka delar av EEG-signaler som påverkar diagnosen. Detta gör att läkare lättare kan tolka hur systemet har kommit fram till sina slutsatser.
I den andra studien, Privacy–preserving dementia classification from EEG via hybrid–fusion EEGNetv4 and federated learning , utvecklar forskarna en liten och resurseffektiv AI-modell – under en megabyte i storlek – som samtidigt skyddar patienternas integritet. Med hjälp av så kallad federerad inlärning kan flera vårdgivare samarbeta om att träna AI-systemet, utan att behöva dela patientdata. Trots integritetsskyddet när modeller över 97 procents noggrannhet.
– Traditionella maskininlärningsmodeller misslyckas ofta med att vara transparenta. De utmanas också av integritetsproblem. Vår studie ska ta hänsyn till dessa frågor, säger Muhammad Hanif, biträdande lektor i informatik vid Örebro universitet.
AI upptäcker mönster i hjärnans elektriska signaler
Det forskare lyckats med att kombinera olika sätt att förstå hjärnans elektriska signaler. Genom att dela upp EEG-signalerna i olika frekvensband – till exempel alfa-, beta- och gamma-vågor – kan AI:n upptäcka mönster som hänger ihop med demenssjukdomar.
Algoritmerna kan se långsiktiga förändringar i signalerna och känna igen små skillnader mellan olika diagnoser. Dessutom gör den förklarande tekniken att AI:n inte längre är en ”svart låda”, utan tydligt visar vad den baserar sina beslut på.
I studierna visar forskarna hur AI kan bli ett snabbt, billigt och integritetssäkert verktyg för tidig diagnostik av demens. EEG-mätningar är redan i dag en enkel och billig metod som kan användas på vårdcentraler. När de kombineras med AI-modeller som är möjliga att köra även på bärbara enheter, öppnas möjligheten för bredare användning i vården – från specialistkliniker till framtida hemtester.
AI-testet kan i framtiden användas i hemmet
– Tidig diagnos är avgörande för att kunna sätta in proaktiva åtgärder som bromsar sjukdomsutvecklingen och förbättra patientens livskvalitet. Om sådana lösningar införs fullt ut kan det underlätta för alla frågor – patienter, omsorgspersonal, anhöriga och vårdprofessioner, säger Muhammad Hanif.
Studierna har genomförts i samarbete mellan forskare vid Örebro universitet och forskare från flera internationella lärosäten, bland annat i Storbritannien, Australien, Pakistan och Saudiarabien.
– Vi planerar att fortsätta att forskningen genom att utöka till större och mer diversifierade datamängder, undersöka fler EEG-egenskaper och inkludera andra demenssjukdomar som vaskulära demens och Lewy body-demens. Samtidigt kommer vi att använda förklarbar AI och strikt upprätthålla integritet och säkerhet för patientdata, säger Muhammad Hanif.
Källa: Örebro universitet.
Annonser
