人工智能算法可以准确地预测风险,诊断广告
科学家开发出了一种基于人工智能(AI)的计算机算法,可以准确地预测和诊断阿尔茨海默氏症的风险使用组合的脑磁共振成像(MRI),测试测量认知障碍,随着年龄和性别的数据。
人工智能策略,基于深入学习算法是一个类型的机器学习框架。机器学习是人工智能的应用程序,让计算机学习数据和改进经验。阿尔茨海默病是老年痴呆的主要原因。10个人中有1个65岁以上的老人有阿尔茨海默氏痴呆。它是死亡的相关死因排名在美国。
“如果计算机可以准确检测会使身体状况日益衰弱的疾病,如阿尔茨海默病使用现成的数据,如脑MRI扫描,那么这些技术有一个深远的潜力,特别是在资源有限的环境中,“解释说通讯作者Vijaya b . Kolachalama博士,波士顿大学医学院医学助理教授(BUSM)。“我们不仅能准确地预测老年痴呆症的风险,但是该算法可以生成可翻译的和直观的可视化的个人准确诊断老年痴呆症风险的途中,“Kolachalama说。
研究人员获得访问原始的大脑核磁共振扫描,统计数据和临床信息的个人与阿尔茨海默氏症和正常的认知来自四个不同国家人群。使用数据从一个军团,他们开发了一个小说深度学习模型预测阿尔茨海默氏症的风险。然后他们表明他们的模型可以准确预测疾病状态的其他独立的群体。
一个国际专家小组神经病学家被要求执行的任务检测阿尔茨海默氏症在同一组的病例。在这头,头比较,该算法模型表现略优于平均神经学家。他们还表明,model-identified地区高疾病风险高度与大脑的尸检报告几人死去。
研究人员称,这项研究有着广泛的含义扩大使用神经影像数据,如核磁共振扫描准确检测阿尔茨海默氏症的风险点的照顾。“如果我们有准确的工具来预测阿尔茨海默氏症的风险(如一个我们开发了),这是现成的,哪些可以使用常规可用数据如脑MRI扫描,那么他们有可能帮助临床实践,特别是在记忆诊所。”
研究者认为他们的方法可以扩展到身体的其他器官和发展预测模型诊断其他退行性疾病。
