人工智能可以加速和改善阿尔茨海默氏症的诊断

谢菲尔德大学的一项新研究显示，人工智能(AI)可以帮助更快地诊断老年痴呆症，并改善患者预后。

谢菲尔德大学的神经科学研究所的新研究研究了AI在医疗保健中的常规使用如何帮助缓解常见神经退行性疾病，例如Alzheimer和Parkinson的影响，如NHS。

许多神经系统疾病的主要风险因素是年龄，随着全球人口寿命比以往任何时候都更长，患有神经退行性疾病的人数疾病预计将达到前所未有的水平。预计到2050年，仅阿尔茨海默氏症患者的数量就将增加两倍，达到1.15亿人，这对卫生系统构成了真正的挑战。

这项新研究发表在该杂志上自然神经学评论》，强调了人工智能技术，如机器学习算法，可以检测神经退行性疾病，这导致部分大脑死亡，在进展症状恶化之前。这可以提高患者从成功的疾病改变治疗中获益的机会。

该研究的领导作者，谢菲尔德大学的Laura Ferraiuolo博士说：“大多数神经退行性疾病目前仍没有治愈方法，许多病例由于其分子复杂性诊断较晚。

“人工智能技术的广泛应用可以帮助，例如，预测哪些患者出现症状轻度认知障碍会发展成阿尔茨海默氏症，或者他们的运动技能会随着时间的推移严重衰退。

“AI-Powered Technologies也可用于帮助患者远程和他们自己的家庭的隐私症状，这将是对移动性问题的患者的巨大效益。”

机器学习算法可以接受培训，以识别由医学图像，患者移动信息，语音记录或镜头显示患者行为的疾病引起的变化，使AI成为有价值的诊断援助。

例如，它可以被放射科训练有素的专业人员用于更快地分析图像，并为立即的后续工作突出关键结果。

算法也可以倾听患者的言论，分析他们的词汇和其他语义特征，以评估他们的认知功能。机器学习还可以使用包含在内的信息电子健康记录或遗传型材表明个体患者的最佳治疗方法。

这项研究是生物技术公司BenevolentAI和谢菲尔德大学神经科学研究所(University of Sheffield's Neuroscience Institute)的Monika Myszczynska、Richard Mead博士和Guillaume Hautbergue博士长期密切合作的结果。

本文的第一作者，谢菲尔德大学的Monika Myszczynska表示：“在临床环境中使用AI可以通过降低受衰弱疾病的患者的必要性来储蓄在NHS，如MND，即诊所 - 这是在目前的大流行期间和时间患者和医生在诊所上花费非常相关。

“在治疗方面谈论结果已经过早，但在这项研究中，我们检查了如何使用机器学习方法如何用于确定基于其疾病进展的患者的最佳治疗过程，或者它如何用于识别新的治疗目标和药物。

“进一步研究现在将重点关注当前诊断技术的改进，以及一代新算法，以利用AI在预后预测和药物发现现实中的现实。AI对数据提供，因此是国际联盟和合作的产生这些未来努力的关键。“

该研究是谢菲尔德大学神经科学研究所工作的一部分，其目的是将来自不同专业的学者和科学家聚集在一起，将实验室的科学发现转化为有利于神经退行性疾病患者的前沿治疗方法。

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