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比诊断早6年!AI侦测阿兹海默研究準确率破九成


比诊断早6年!AI侦测阿兹海默研究準确率破九成

治疗阿兹海默症最困扰的一点就是,当可以确诊为阿兹海默患者时,脑部早已承受一定程度的损伤,因此能否及早发现相当关键。

来自加州大学旧金山分校的放射与生医影像学院的住院医师 Jae Ho Sohn 领导在《Radiology》近期发表的一份研究,利用 AI 领域中的机器学习演算法,并以大量脑部 PET 正子断层扫描影像训练,得到惊人的成果。

要判断阿兹海默症,一项重要的指标就是葡萄糖水平。一旦脑部细胞产生病变,就会停止使用葡萄糖,但是这项改变初期非常细微,对人眼来说很难从 PET 扫描图像中观测到。

Sohn 提到,放射科医师擅于找出影像中微小的一点,如脑部肿瘤,但相较之下慢性且全局性的改变就难以为肉眼察觉。相较之下这正好是深度学习的长处,因此自然成了研究的首选。

这项研究使用最终确诊阿兹海默、轻微认知受损,以及无任何疾病的 3 种脑部 PET 影像来做训练,而演算法也从中学习到如何判断阿兹海默症患者的脑部影像。训练完成后,演算法在第一组测试中可以正确判别出 92% 的早期阿兹海默症患者,而第二组实验中更有 98% 的正确率。平均发现阶段约比各患者的临床确诊早了 75.8 个月。

当然实验归实验,这技术要导入临床应用还有一段距离,不过倒是可以先提供医师判断的参考,可以早点对有风险的患者进行预防。



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