一项研究表明，人工智能可用于在患者正常诊断前六年发现阿尔茨海默症（老年痴呆）。
医生使用带有自主学习功能的计算机来检测脑部扫描的变化，这种变化对人类来说很难把握。
人工智能可以提前诊断老年痴呆症（图片来源：PYMNTS）
该系统能够在40名患者中确定老年痴呆症，平均用时6年时间，然后才能正式确诊。
来自谢菲尔德大学的英国人工智能专家Noel Sharkey教授对调查结果表示：“这正是深度学习所要求的任务—寻找数据中的高级模式。
“虽然样本量和测试集相对较小，但结果非常有希望，因此更大规模的研究是值得的。”
来自加利福尼亚大学的Boffins使用来自1,002名患者的2,100多次扫描对该计算机进行了训练。
扫描通过跟踪注入血液中的放射性液体来测量大脑活动。
研究已经将阿尔茨海默症的发展与某些大脑区域的特定变化联系起来，但这些变化很难发现。
阿尔茨海默氏症的算法能够教会系统自己识别表明疾病的脑部扫描模式。
作为最后的测试，它从40名之前从未研究过的患者中进行了40次扫描。
事实证明，在患者被诊断出多年之前，它在检测阿尔茨海默病方面是100％准确的。
负责该项目的Jae Ho Sohn博士说：“我们对算法的性能非常满意。它能够预测每一例发展为阿尔茨海默病的病例。”
早期发现阿尔茨海默氏症可以为减缓甚至阻止疾病进展的新方法打开大门。
来自阿尔茨海默氏症研究中心的Carol Routledge博士说：“在任何症状开始出现之前，导致痴呆的疾病在大脑中潜伏长达20年，通过人工智能的提前预测，医生可以提前进行干预。
“这项研究显示了机器学习有助于早期发现阿尔茨海默氏症等疾病的潜力，但在我们能够正确掌握这种方法的之前，需要在更大的人群中实验这一发现。”
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