来源： 时间：2022-06-04 15:35:11
科学家开发了一种人工智能系统，可以在临床症状出现近10年之前准确识别阿尔茨海默氏病的迹象。意大利巴里大学的研究人员开发了一种机器学习算法，以识别由阿尔茨海默氏病引起的大脑结构变化。
使用MRI扫描，该系统通过识别大脑区域连接方式的变化，以84% 的准确性检测到早期体征。据 “新科学家” 报道，他们使用67次MRI扫描对算法进行了训练，其中38次来自阿尔茨海默氏症患者，29次来自健康对照组。
研究人员说，这个想法是教该算法正确分类和区分患病的大脑和健康的大脑。然后，该团队在来自148名受试者的第二组扫描中测试了该算法。其中，52人是健康的，48人患有阿尔茨海默氏病，48人患有轻度认知障碍 (MCI)，但已知在2.5至9年后发展为阿尔茨海默氏病。
该系统将健康的大脑和阿尔茨海默氏症的大脑区分开来，准确率为86%。至关重要的是，它还可以分辨出健康的大脑与患有MCI的大脑之间的区别，准确率为84%。这表明，该算法可以在临床症状出现近十年前识别导致阿尔茨海默氏症的大脑变化。
La Rocca说: “如今，使用放射性示踪剂进行脑脊液分析和脑成像可以告诉我们大脑在多大程度上被斑块和缠结覆盖，并且能够相对准确地预测10年后谁患阿尔茨海默氏症的高风险。”
相比之下，这项新技术可以以相似的准确性区分正常大脑和MCI患者的大脑，后者将在大约十年后继续发展为阿尔茨海默氏病-但使用一种更简单，更便宜且无创的技术。
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