研究人員使用 AI 診斷進(jìn)展為阿爾茨海默氏癥的輕度認(rèn)知障礙

阿爾茨海默病是全球癡呆癥的主要原因。盡管沒有治愈方法，但早期發(fā)現(xiàn)被認(rèn)為對于能夠開發(fā)有效的治療方法至關(guān)重要，這些治療方法在其進(jìn)展不可逆轉(zhuǎn)之前就起作用了。

輕度認(rèn)知障礙是疾病之前的一個(gè)階段，但并非所有患有此病的人最終都會(huì)患上阿爾茨海默氏癥。由加泰羅尼亞奧伯塔大學(xué) (UOC) 的科學(xué)家領(lǐng)導(dǎo)并發(fā)表在IEEE 生物醫(yī)學(xué)和健康信息學(xué)雜志上的一項(xiàng)研究成功地準(zhǔn)確區(qū)分了病情惡化穩(wěn)定的人和將患上這種疾病的人。這項(xiàng)新技術(shù)使用特定的人工智能方法來比較磁共振圖像，比目前使用的其他方法更有效。

微調(diào)診斷

阿爾茨海默病影響全球超過 5000 萬人，人口老齡化意味著未來幾十年可能會(huì)有更多的患者。盡管它通常在多年內(nèi)沒有任何癥狀的情況下發(fā)展，但通常先于所謂的輕度認(rèn)知障礙，這比阿爾茨海默氏癥患者的損害要輕得多，但比他們這個(gè)年齡的人預(yù)期的要嚴(yán)重得多。“隨著時(shí)間的推移，這些患者可能會(huì)進(jìn)展和惡化或保持相同的狀態(tài)。這就是為什么區(qū)分進(jìn)行性和穩(wěn)定的認(rèn)知障礙以防止疾病快速進(jìn)展很重要的原因，”Mona Ashtari-Majlan 說， UOC 人類福祉人工智能 (AIWELL) 小組的研究員，該小組隸屬于電子健康中心和計(jì)算機(jī)科學(xué)、多媒體和電信學(xué)院。她是網(wǎng)絡(luò)和信息技術(shù)博士課程的學(xué)生，由 David Masip 指導(dǎo)，也是該文章的主要作者。

正確識(shí)別這些病例可能有助于提高用于測試治療的臨床試驗(yàn)的質(zhì)量，這些臨床試驗(yàn)越來越多地尋求針對疾病的初始階段。為此，研究人員使用了一種涉及多流卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，這是一種基于人工智能和深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，對圖像識(shí)別和分類非常有用。

“我們首先比較了阿爾茨海默病患者和健康人的 MRI，以找到不同的標(biāo)志，”Ashtari-Majlan 解釋說。在對系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練后，他們使用來自已被診斷患有穩(wěn)定或進(jìn)行性認(rèn)知障礙的人的共振圖像對所提出的架構(gòu)進(jìn)行微調(diào)，但差異要小得多?？偣彩褂昧藖碜怨_數(shù)據(jù)集的近 700 張圖像。

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