AI早期预测AD
2018-07-11   阿尔茨海默病



失智症(dementia)也称痴呆症,是一种无法治愈的症候群。患者除了记忆力减退,还会影响到其他认知功能,包括语言能力、判断力等的退化,还可能出现个性改变、妄想或幻觉。其中,最常见的失智症是阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease),该病症的患者占总患者的50%到70%。

 

为了寻找阿尔茨海默病的早期患病迹象,有科学家尝试使用血液与脑脊液进行检测,也有人尝试开发小工具来检测。

 

意大利巴里大学的研究人员则认为,AI是早期检测阿尔茨海默病的最佳解决方案。他们通过开发AI模型,搜集阿尔茨海默病患者病发前10年间的微小身体变化,并训练模型“认出”症状,进而预测阿尔茨海默病的发病可能性。

 

首先,他们利用67份MRI扫描训练AI模型,其中包括38份阿尔茨海默病患者扫描纪录以及29份健康对照组。训练完成后,他们让AI针对148名测试者进行脑部扫描,其中有48名阿尔茨海默病患者和48名目前呈现轻度知能障碍的患者,轻度知能障碍一般被认为是失智症的过渡期。结果显示,AI辨识出阿尔茨海默病患者的准确率高达86%,轻度认知障碍患者准确率亦高达84%。这表示此AI模型如果发展成熟,很有可能成为阿尔茨海默病早期诊断的有效工具。

 

而美国麻省理工学院(MIT)电脑科学与人工智能实验室卡塔比教授领导的团队则开发出监测阿尔茨海默病早期症状的动态追踪装置:一个装在墙上的扁平白色方盒。它使用低功率无线电波,能反射半径9米内的所有物体。任何微小动态,甚至呼吸,都会引起反射讯号变化,藉此记录人每天的一举一动,随后所有的讯号皆上传云端,再用机器学习算法分析这些微小的反射变化,从大量数据中找出规律,辨识病人的步伐、位置、呼吸模式、睡眠状况等。

 

通过收集大量的行为数据,研究人员能追踪及了解病人的早期征兆,例如躁动、忧郁、睡眠中断、重复特定行为等等,这些行为都是阿尔茨海默病的征兆。

 

研究参与者有已确诊的阿尔茨海默病患者,也有尚未确诊的老人。研究人员认为,人工智能能从行为数据中学习,找出细微的差异和变化,并辨识出风险高的患者。制药公司也对该技术很感兴趣,因为人工智能将可能用来协助追踪、判断实验药物是否确能改善病人症状。


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