人工智慧或將協助阿茲海默症早期診斷

選自：eurekalert 編譯：RunlifeSunshine

機器學習是人工智慧的一種類型，專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的數據和知識結構，不斷改善自身的性能。如今，根據一份網上發表在放射學期刊的研究，荷蘭的研究員們將機器學習方法與核磁共振技術（測量大腦各處血液的灌注或組織吸收率，從而檢測痴呆症的早期形式，比如早期的輕度認知受損）結合起來。

「核磁共振 (MRI) 有助於診斷阿爾茲海默症。」首席研究員 Alle Meije Wink 是阿姆斯特丹 VU 大學醫學中心的博士，說道，「然而，對阿爾茲海默症的早期診斷是困難重重的。」

科學家長期以來都知道阿爾茲海默症是逐步發生的，而且在與這種病有關的大腦結構病變發生之前，大腦經歷的功能性病變就已經出現在腦成像圖片中了。醫生尚未找到明確的方法鑒別人們是早期的老年痴呆還是將由輕度認知障礙發展為阿爾茲海默症。

「在使用核磁共振進行規範的診斷時，我們能看到阿爾茲海默症晚期狀況，比如海馬的萎縮。」Meije Wink 博士說，「但是，在病變晚期，大腦組織已經壞掉了，而我們有心無力，無法修復大腦。如果我們能在病變早期檢測並診斷出疾病，那將是大有裨益的。」

在最新研究中，研究員應用機器學習於一種叫做動脈自旋標記 (arterial spin labeling, ASL ) 成像的特殊核磁共振。ASL 核磁共振技術用於創建一種叫做灌注地圖 (perfusion maps) 的圖像，這種圖像顯示出不同腦區流動著多少血液。

自動化的機器學習程序被訓練於識別灌注地圖中的模式，從而區分具有不同認知障礙程度的患者，並且及時預報病人處於阿爾茲海默症的哪個階段。

這項研究包括來自 VU 大學醫學中心的阿爾茲海默症中心的 260 位被試。一共有 100 位被試被診斷為可能患有阿爾茲海默症，60 位有輕度認知障礙 (mild cognitive impairment, MCI) ，100 位表現出主觀認知功能下降 (subjective cognitive decline, SCD) ，還有 26 位是健康的。

SCD 和 MCI 被認為是痴呆的早期癥狀，其診斷方式是基於病人認知功能受損的嚴重程度，而認知功能受損包括記憶喪失、思維問題和決策困難。

自動化機器學習系統能有效地辨認出阿爾茲海默症患者、輕度認知障礙者和主觀認知功能下降者。通過利用基於自動化機器學習訓練的分類器，研究員就能以 82% 至 90% 的高準確率預測單個病人是否患阿爾茲海默症和處於哪個進程。

「動脈自旋標記是一種前景光明的功能性生物標記物，可以診斷出早期的阿爾茲海默症。」Meije Wink 博士如此說。

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