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新型 AI 模型預測阿爾茨海默病準確率達 82%,可有效減少誤診

   日期:2024-07-23     來源:IT之家     評論:0    
 英國劍橋大學的科學家開發(fā)出了一種人工智能工具,能夠在超過 80% 的情況下準確預測早期癡呆癥患者病情發(fā)展為阿爾茨海默病的可能性。研究團隊表示,這一新方法可以減少侵入性、昂貴的診斷測試的需求,同時在疾病早期階段改善治療效果,增加干預措施(如生活方式改變或新藥)發(fā)揮作用的機會。
 
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據(jù)IT之家了解,全球有超過 5500 萬人患癡呆癥,其中 60-80% 的類型就是阿爾茨海默病,每年造成 8200 億美元的經(jīng)濟損失。預計未來 50 年,癡呆病例數(shù)將增加近兩倍。
 
早期檢測對于阿爾茨海默病至關(guān)重要,因為此時治療效果最佳。然而,如果沒有侵入性或昂貴的檢查(如正電子發(fā)射斷層掃描(PET)或腰椎穿刺),早期癡呆癥的診斷和預后可能不準確,而這些檢查并非所有記憶障礙診所都能提供。因此,多達三分之一的患者可能被誤診,其他患者則可能在治療有效期過后才被診斷出來。
 
劍橋大學心理學系領(lǐng)導的一個團隊開發(fā)了一種機器學習模型,能夠預測患有輕度記憶和思維問題的個體是否以及以多快的速度發(fā)展為阿爾茨海默病。該團隊在發(fā)表在《電子臨床醫(yī)學》雜志上的研究中表明,該模型比目前的臨床診斷工具更準確。
 
基于美國研究小組收集的 400 名大腦灰質(zhì)萎縮患者的認知測試和核磁共振掃描數(shù)據(jù),研究團隊利用機器學習算法建立了一個 AI 預測模型,并使用英國、新加坡等多個診所的真實世界數(shù)據(jù)測試該模型。
 
測試結(jié)果顯示,該模型識別三年內(nèi)會患上阿爾茨海默病的人的準確率達 82%,識別三年內(nèi)不會患上阿爾茨海默病的人的準確率達 81%。
 
該算法在預測阿爾茨海默病進展方面的準確率是當前標準護理(即標準臨床標志物,如灰質(zhì)萎縮或認知評分)或臨床診斷的三倍左右,這表明該模型可以顯著減少誤診。
 
未來,研究團隊希望將該模型擴展到預測其他類型的癡呆癥,如血管性癡呆和額顳葉癡呆,并使用不同類型數(shù)據(jù),如血液檢測中的標記物等。
 
 
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