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AI可提前兩年預測老年痴呆,準確率為84%

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麥吉爾大學的人工智慧研究成果,用不了多久就可以讓世界各地的臨床醫生在臨床中使用。

道格拉斯心理健康大學研究所的、McGill神經影像實驗室的科學家,使用人工智慧技術和大資料開發了一種演算法,能夠在發病前兩年,準確識別出痴呆症的症狀。
使用單次澱粉樣蛋白PET影像,掃描患有腦部風險的、可能發展成阿爾茨海默病的患者。他們的研究結果出現在《Neurobiology of Aging》雜誌上發表的一項新研究中。
McGill神經外科和精神病學部門的研究副教授兼首席研究員Pedro Rosa-Neto博士預計,這種技術將改變醫生管理患者的方式,並大大加速阿爾茨海默病的治療研究。

“目前,臨床試驗只能關注在研究的時間範圍內,更有可能發展成痴呆症的個體,通過使用這個方法,將大大降低進行這些研究所需的成本和時間。”麥吉爾神經外科教授Serge Gauthier博士補充說。

澱粉樣蛋白作為檢測痴呆的標誌物

科學家早已知曉被稱為澱粉樣蛋白的蛋白質,會積累在患有輕度認知障礙(MCI)患者的腦部,這種情況常常導致痴呆。

雖然在痴呆症狀發生前幾十年中,澱粉樣蛋白一直在積累,但由於不是所有的MCI患者都會發生阿爾茨海默病,因此該蛋白質不能可靠的被用作預測性生物標誌物。

為了進行研究,麥吉爾研究人員利用了阿爾茨海默病神經影像學計劃(ADNI)提供的資料,這項全球研究工作需患者同意,並完成各種成像和臨床評估。來自Rosa-Neto和Gauthier團隊的電腦科學家Sulantha Mathotaarachchi,使用數百個來自ADNI資料庫的MCI患者的澱粉樣蛋白PET掃描,來訓練團隊的演算法,以鑑定哪些患者會發生痴呆,症狀發作前的準確率為84%。

他們也在研究中,試圖尋找可以納入該演算法的其他痴呆生物標誌物,以提高軟體的預測能力。

麥吉爾大學老齡研究中心主任羅莎 -內託博士(Dr. Rosa-Neto)說:“這是資料和開放科學大資料,為疾病預防和治療最切實的一個例子。

雖然新的軟體已經線上提供給科學家和醫生,但在醫療機構認證之前,醫生無法在臨床實踐中使用此工具。

為此,McGill團隊正在進行進一步測試,以驗證不同患者佇列中的演算法,特別是那些具有並發條件如輕微腦中風的演算法。

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