快准狠！机器学习系统诊断阿尔茨海默病，准确率高达98%
阿尔茨海默病是最常见的痴呆症，尽管大多数患者在65岁后才发病，但据国际组织的报告显示，如今年轻患者也不在少数。而目前阿尔茨海默病还没有有效的治愈方法，但若能在早期得到诊断，那么也能够为后续及时开展治疗争取时间。
6日20日，来自帝国理工学院外科和癌症系的Eric Aboagye教授在美国国家健康与护理研究所(NIHR)帝国生物医学研究中心的资助下，在《Communications Medicine》上发表了一篇文章，称利用机器学习模型进行磁共振成像(MRI)脑部扫描，即可快速诊断阿尔茨海默病。
据悉，目前医生使用大量测试来诊断阿尔茨海默病，包括记忆和认知测试以及脑部扫描。扫描用于检查大脑中的蛋白质沉积和海马体的收缩情况。但这些测试都可能需要几周的时间来安排和处理，耗时较长可能会耽误患者最佳的诊疗时间。
但基于MRI的机器学习系统仅通过一次脑部扫描就可以准确预测患者是否患有阿尔茨海默病，准确率高达98%。此外，它还能够以相当高的准确度区分阿尔茨海默氏症早期和晚期的患者，准确率达到79%。
另外，这个机器学习新系统还发现了以前与阿尔茨海默病无关的大脑区域的变化，包括小脑（大脑中协调和调节身体活动的部分）和腹侧间脑（与感官、视觉和听觉相关）。这为研究上述领域与阿尔茨海默病的联系开辟了新途径。
前瞻经济学人APP资讯组
论文原文：
https://www.nature.com/articles/s43856-022-00133-4
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