新華社北京7月22日電 早期診斷對(duì)于有效控制阿爾茨海默病進(jìn)程非常重要。英國劍橋大學(xué)等機(jī)構(gòu)研究人員開發(fā)出一種新型人工智能(AI)模型,團(tuán)隊(duì)表示該模型不但可避免侵入性或昂貴的檢測(cè),還可更早預(yù)測(cè)出阿爾茨海默病。
據(jù)介紹,目前阿爾茨海默病早期診斷要想做到準(zhǔn)確,一般需依靠侵入性或昂貴的檢測(cè)方法,如腰椎穿刺或正電子發(fā)射斷層掃描。然而,并非所有醫(yī)療機(jī)構(gòu)都有這樣的檢測(cè)條件。因此,多達(dá)三分之一的患者可能會(huì)被誤診,更有患者因診斷過晚而無法接受有效治療。劍橋大學(xué)領(lǐng)銜研發(fā)的AI預(yù)測(cè)模型,提供了一種無創(chuàng)且成本低廉的方法,可有效預(yù)測(cè)研究對(duì)象是否會(huì)在未來三年內(nèi)患阿爾茨海默病。相關(guān)研究已發(fā)表在英國《電子臨床醫(yī)學(xué)》雜志上。
基于美國研究小組收集的400名大腦灰質(zhì)萎縮患者的認(rèn)知測(cè)試和核磁共振掃描數(shù)據(jù),研究團(tuán)隊(duì)利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立了一個(gè)AI預(yù)測(cè)模型,并使用英國、新加坡等多個(gè)診所的真實(shí)世界數(shù)據(jù)測(cè)試該模型。由于使用了文本、圖片等多模態(tài)數(shù)據(jù),該模型可比傳統(tǒng)臨床診斷更準(zhǔn)確預(yù)測(cè)早期病癥轉(zhuǎn)化為阿爾茨海默病的概率。
測(cè)試結(jié)果顯示,該模型識(shí)別三年內(nèi)會(huì)患上阿爾茨海默病的人的準(zhǔn)確率達(dá)82%,識(shí)別三年內(nèi)不會(huì)患上阿爾茨海默病的人的準(zhǔn)確率達(dá)81%。
全球有超過5500萬人患癡呆癥,其中最常見的類型就是阿爾茨海默病。未來,研究團(tuán)隊(duì)希望將該模型擴(kuò)展到預(yù)測(cè)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(cè)中的標(biāo)記物等。
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