研究人员发现人工智能诊断阿茨海默氏症,準确率 98%

2020-05-22
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据三藩市加州大学研究人员一项最新研究,人工智能将可能会改变阿茨海默氏症的诊断时间。

加州大学的放射学和生物医学成像和该研究的首席研究员Jae Ho Sohn表示,阿茨海默氏症的难点在于,当所有的临床症状出现并且可以做出明确的诊断时,太多的神经元已经死亡,令到情况基本上已经不可逆转。

对于这项发表在Radiology的研究,Sohn和其团队将一种常见的脑部扫描方法用于机器学习(Machine-learning)算法,并且在临床诊断出现之前大约六年时间学会了早期阿茨海默氏症的诊断。人工智能的诊断技能可以为医生提供治疗退行性疾病的急需。该团队专注于监测大脑中葡萄糖水平的PET扫描,因为葡萄糖是脑细胞的主要燃料来源。一旦细胞病变,它们最终停止使用葡萄糖,使其成为监测过程中的重要水平。这些微妙的变化都可以被人工智能所发现。Sohn表示,人类放射科医生非常擅长识别像脑肿瘤一样的微小病灶,但人类很难发现更缓慢的全面变化。利用人工智能的深度学习能力,特别是与人类相比,人工智能似乎是一种更有效的应用。

团队对最终被诊断患有阿茨海默氏症、轻度认知障碍或无疾病​​的患者进行了PET扫描算法的训练。该算法学习如何预测阿茨海默氏症。最终,在第一次测试中,它能够正确地识别92%的患者;而在第二次测试中,它能够正确地识别98%的患者。平均预测75.8个月(即约6年)患者接受了阿茨海默氏症的诊断。

虽然该算法尚未準备好应用于临床,但相信最终可以帮助医生更早地开始治疗患者。

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