机器学习方法检测阿尔茨海默病的准确率超过 90%研究人员筛选了数千人的基因组,试图找出与阿尔茨海默病相关的基因。但这些科学家面临着一个严重的障碍:很难确定哪些人患有阿尔茨海默病。对于这种疾病,没有万无一失的血液测试,而痴呆症是阿尔茨海默氏症的一个关键症状,也是由其他疾病引起的。早期阿尔茨海默病可能根本不会引起任何症状。现在,研究人员开发出了基于人工智能 (AI) 的方法,可以提供帮助。1)一种算法可以有效地对大量大脑图像进行分类,并挑选出包含阿尔茨海默病特征的图像。2)第二种机器学习方法可以识别大脑的重要结构特征目标是利用人们的大脑图像作为阿尔茨海默病的视觉“生物标志物”。将该方法应用于还包括医疗信息和遗传数据的大型数据库(例如英国生物银行),可以让科学家查明导致该疾病的基因。反过来,这项工作可以帮助创建治疗方法和模型来预测谁有患这种疾病的风险。
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