人工智慧預測老年痴呆，準確度高達84％

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圖片來源：medgadget

阿茲海默病，俗稱老年痴呆，是一種神經退行性疾病。迄今為止，科學家們依然沒有能夠完全解讀這個存在於大腦中的秘密。在疾病的研究進展中，科學家們廣泛認可了阿茲海默病與大腦中澱粉樣蛋白的積累有關，但是大腦中澱粉樣蛋白和位置和濃度如何作為臨床上有用的信息，用於疾病的診斷和研究還是具有一定難度的。

科學家們早就知道，一種叫做澱粉樣蛋白的蛋白質在輕度認知障礙(MCI)患者的大腦中積累，這種情況通常會導致痴呆。雖然澱粉樣蛋白的積累在痴呆癥狀出現之前幾十年開始，但這種蛋白質不能作為預測的生物標誌物可靠地使用，因為不是所有的MCI患者都最終患有阿茲海默病。

來自麥吉爾大學道格拉斯精神衛生研究所轉化神經影像實驗室的科學家們，開發了一種軟體，軟體基於當下先進的人工智慧和機器學習技術，用於分析PET掃描中澱粉樣蛋白的拍攝圖像，並以此對大腦患有痴呆症的幾率進行分析。他們使用人工智慧技術和大數據的演算法，通過對患老年痴呆症的風險的患者的大腦使用單一的大腦澱粉樣PET掃描，能夠在痴呆發病前兩年找到疾病的跡象。

研究發表在了雜誌《Neurobiology of Aging》上。

為了進行他們的研究，麥吉爾大學的研究人員提取了阿爾茨海默氏症神經成像項目（ADNI）當中的可用數據。ANDI是一項全球研究工作，參與的患者會協助完成各種成像和臨床評估。

研究團隊中的計算機科學家Sulantha Mathotaarachchi使用了來自ADNI資料庫中MCI患者的數百種澱粉樣蛋白PET掃描，以訓練他們的演算法，以便在癥狀出現之前確定哪些患者會出現痴呆，準確率達到84%。目前團隊正在進一步研究，尋找其他可以納入該演算法的痴呆症生物標誌物，以提高軟體的預測能力。

想像一下，如果醫生能提前很多年確定，誰有可能患上痴呆症。這樣的預後能力將給病人和他們的家人提供足夠的時間來計劃和管理關於疾病的治療和護理。

該研究的共同作者，麥吉爾大學神經和神經外科和精神病學學院的副教授Pedro rosao - neto博士預測，這項技術將改變醫生管理病人的方式，並極大地加速阿爾茲海默病療法的研究。

作者Serge Gauthier博士

「通過使用這個工具，臨床試驗可以只專註於在研究的時間範圍內，有更高的可能性發生痴呆的個體。這將大大降低進行這些研究所需的成本和時間，」麥吉爾大學神經與神經外科和精神病學教授兼首席作者Serge Gauthier博士補充道。

雖然新軟體已經在網路上向科學家和學生開放使用，但在衛生部門認證之前，醫生們無法在臨床實踐中使用這個工具。為了儘快能夠推進到臨床階段，麥吉爾團隊目前正在進行進一步的測試，以驗證不同病人群體的演算法，特別是那些有包括有輕度中風等併發症的患者。

人工智慧應用於臨床圖像的數據分析，將變革未來的臨床診斷方式。我們期待在未來能夠有更多的人工智慧工具幫助臨床醫生實現更好的疾病預測，提高患者的生活質量，幫助疾病能夠更好的管理和治療。

參考資料：

[1] Artificial intelligence predictsdementia before onset of symptoms

[2] Software Predicts Dementia from AmyloidPET Scans

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