在癥狀出現(xiàn)之前診斷癡呆癥，人工智能可以做到了！
想象一下如果醫(yī)生可以提前幾年診斷出哪些人有可能患上癡呆癥，KUKA機器人維修，這種預(yù)測能力就能夠幫助患者及其家屬提前規(guī)劃，準備治療和護理方案。而麥吉爾大學進行的人工智能研究，使這種預(yù)測能力很快就能廣泛應(yīng)用于臨床了！
麥吉爾大學道格拉斯心理健康研究院平移神經(jīng)成像實驗室的科學家們利用人工智能技術(shù)結(jié)合大數(shù)據(jù)開發(fā)出一種能夠在病發(fā)兩年前識別出癡呆癥特征的運算方法，只需要對有患阿爾茨海默病風險的患者進行大腦單一淀粉樣PET掃描就可以了。他們的發(fā)現(xiàn)也被老化神經(jīng)生物學雜志發(fā)表的一項研究所引用。
PedroRosa-Neto博士是麥吉爾大學神經(jīng)學、神經(jīng)外科及精神學系的副教授，也是這項研究的聯(lián)合作者，他表示期待這一技術(shù)能夠改變醫(yī)師管理病人的方式并大大加速對阿爾茨海默病的研究進程。
運用這一技術(shù)工具，臨床試驗可以集中研究那些更有可能發(fā)展成癡呆癥的對象。這會大大降低研究成本和節(jié)約研究時間，SergeGauthier博士補充說。他是麥吉爾大學神經(jīng)學、神經(jīng)外科及精神學系的教授及此研究的聯(lián)合作者。
癡呆癥的生物標志物淀粉樣蛋白
科學家早先在具有輕微認知障礙（縮寫為MCI，往往會發(fā)展成癡呆癥）的病人腦中發(fā)現(xiàn)了一種蛋白質(zhì)在不斷累積，也就是現(xiàn)在大家熟知的淀粉樣蛋白。雖然在癡呆癥狀出現(xiàn)之前很多年淀粉樣蛋白就開始累積，但是這種蛋白質(zhì)也并不能作為完全可靠地預(yù)測性生物標記，因為并不是所有的MCI患者都會發(fā)展成阿爾茨海默病。
為了進行他們的研究，麥吉爾大學的研究者們利用了阿爾茨海默病神經(jīng)影像計劃（縮寫為ADNI）上的可用數(shù)據(jù)，ADNI是一項全球性的研究工作，機器人維修，參與其中的患者自愿參與一系列的影像計劃和臨床評估。
SulanthaMathotaarachchi是Rosa-Neto和Gauthier團隊的一位計算機科學家，他利用來自ADNI數(shù)據(jù)庫的數(shù)百位MCI患者的淀粉樣蛋白PET掃描結(jié)果，優(yōu)化團隊的運算方法來確定出哪些患者會發(fā)展成阿爾茨海默病，其精確度達到84%。目前研究還在繼續(xù)尋找其他的癡呆癥生物標志物來結(jié)合到運算法則里面，以提高此算法的預(yù)測能力。
這也是將大數(shù)據(jù)和開放科學相結(jié)合為病人護理帶來的實實在在的幫助，Rosa-Neto博士說，他同時也是麥吉爾大學老年化研究中心的主管。
目前科學家和學生們已經(jīng)可以從網(wǎng)上獲取這一軟件了，但是醫(yī)師還需要在獲得衛(wèi)生當局的許可證明后才能將這一工具應(yīng)用于臨床實踐。為實現(xiàn)這一目標，麥吉爾大學的研究團隊正在進行進一步的測試，工業(yè)機器人維修，以確認這一算法在不同患者群體中的有效性，特別是那些有像小卒這種共有癥狀的群體。