根據美國《大腦》雜志發布的最新研究報告披露：來自波士頓大學醫學院的研究成果，他們將大腦成像數據與新的機器學習算法相結合，研究人員可以準確地預測風險并確定阿爾茨海默氏病的診斷。

什么是阿茲海默癥？阿爾茨海默氏病是全世界癡呆癥的主要原因。65歲以上的人中有十分之一的人患有阿爾茨海默氏癥。

研究人員已經開發了一種基于人工智能（AI）的計算機算法，該算法可以結合使用腦磁共振成像（MRI），進行測試以測量認知障礙以及年齡和性別數據，來準確預測和診斷阿爾茨海默氏病的風險。

研究人員獲得了來自四個不同國家的患者原始MRI掃描數據，阿爾茨海默氏病患者和認知正常的人的人口統計信息和臨床信息。他們使用這些人群之一的數據，開發了一種新穎的深度學習模型來預測阿爾茨海默氏病的風險。然后，他們證明了他們的模型可以準確預測疾病狀況。

一個國際神經科專家團隊被要求在同一組病例中執行檢測阿爾茨海默氏病的任務。在這次面對面的比較中，算法模型的性能略好于普通神經科醫師。他們還表明，模型識別的高疾病風險區域與一些死者大腦的尸檢報告高度吻合。

研究人員認為，他們的方法可以擴展到體內其他器官，并開發出預測模型以診斷其他退行性疾病。

通過人工智能技術，可以降低醫師的工作強度，減低誤判，保護珍貴的專家醫療資源，值得全球醫療系統的推廣。

來源：南湖動力