英國(guó)劍橋大學(xué)的科學(xué)家開發(fā)出了一種人工智能工具，能夠在超過(guò) 80% 的情況下準(zhǔn)確預(yù)測(cè)早期癡呆癥患者病情發(fā)展為阿爾茨海默病的可能性。研究團(tuán)隊(duì)表示，這一新方法可以減少侵入性、昂貴的診斷測(cè)試的需求，同時(shí)在疾病早期階段改善治療效果，增加干預(yù)措施（如生活方式改變或新藥）發(fā)揮作用的機(jī)會(huì)。
據(jù)IT之家了解，全球有超過(guò) 5500 萬(wàn)人患癡呆癥，其中 60-80% 的類型就是阿爾茨海默病，每年造成 8200 億美元的經(jīng)濟(jì)損失。預(yù)計(jì)未來(lái) 50 年，癡呆病例數(shù)將增加近兩倍。
早期檢測(cè)對(duì)于阿爾茨海默病至關(guān)重要，因?yàn)榇藭r(shí)治療效果最佳。然而，如果沒有侵入性或昂貴的檢查（如正電子發(fā)射斷層掃描（PET）或腰椎穿刺），早期癡呆癥的診斷和預(yù)后可能不準(zhǔn)確，而這些檢查并非所有記憶障礙診所都能提供。因此，多達(dá)三分之一的患者可能被誤診，其他患者則可能在治療有效期過(guò)后才被診斷出來(lái)。
劍橋大學(xué)心理學(xué)系領(lǐng)導(dǎo)的一個(gè)團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型，能夠預(yù)測(cè)患有輕度記憶和思維問(wèn)題的個(gè)體是否以及以多快的速度發(fā)展為阿爾茨海默病。該團(tuán)隊(duì)在發(fā)表在《電子臨床醫(yī)學(xué)》雜志上的研究中表明，該模型比目前的臨床診斷工具更準(zhǔn)確。
基于美國(guó)研究小組收集的 400 名大腦灰質(zhì)萎縮患者的認(rèn)知測(cè)試和核磁共振掃描數(shù)據(jù)，研究團(tuán)隊(duì)利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立了一個(gè) AI 預(yù)測(cè)模型，并使用英國(guó)、新加坡等多個(gè)診所的真實(shí)世界數(shù)據(jù)測(cè)試該模型。
測(cè)試結(jié)果顯示，該模型識(shí)別三年內(nèi)會(huì)患上阿爾茨海默病的人的準(zhǔn)確率達(dá) 82%，識(shí)別三年內(nèi)不會(huì)患上阿爾茨海默病的人的準(zhǔn)確率達(dá) 81%。
該算法在預(yù)測(cè)阿爾茨海默病進(jìn)展方面的準(zhǔn)確率是當(dāng)前標(biāo)準(zhǔn)護(hù)理（即標(biāo)準(zhǔn)臨床標(biāo)志物，如灰質(zhì)萎縮或認(rèn)知評(píng)分）或臨床診斷的三倍左右，這表明該模型可以顯著減少誤診。
未來(lái)，研究團(tuán)隊(duì)希望將該模型擴(kuò)展到預(yù)測(cè)其他類型的癡呆癥，如血管性癡呆和額顳葉癡呆，并使用不同類型數(shù)據(jù)，如血液檢測(cè)中的標(biāo)記物等。
