(資料圖)
富士膠片和國家神經病學和精神病學中心(NCNP)剛剛發布了新的研究，表明人工智能技術可以幫助預測某人是否可能患上阿爾茨海默病。通過監測大腦活動，富士膠片和NCNP表示，他們能夠預測輕度認知障礙(MCI)患者是否會在兩年內進展為癡呆癥，準確率高達88%。
阿爾茨海默病是癡呆癥最常見的原因，據估計，全世界有5500萬人患有導致記憶喪失的神經系統疾病。隨著人口老齡化，預計到2050年，將有超過1.39億人遭受改變生活的狀況。
富士膠片和NCNP使用先進的圖像識別技術，開發了一種能夠監測阿爾茨海默氏癥進展的方法。從大腦的三維MRI掃描。深度學習AI技術監測海馬體和前顳葉，這兩個區域與阿爾茨海默氏癥的進展高度相關，并檢測與阿爾茨海默氏癥相關的精細萎縮模式。
萎縮是肌肉或神經組織的進行性或萎縮，與癡呆癥有關，它發生在大腦中。在MS患者中發現了兩種類型的常見萎縮 - 肌肉萎縮導致某些肌肉浪費，腦萎縮是神經元和神經元之間連接的喪失。
研究表明，當人工智能技術學習整個大腦時，它不僅關注通常與阿爾茨海默氏癥相關的兩個區域，還關注腦脊液(在大腦和脊髓中發現的一種透明無色液體)和枕葉，這是大腦的視覺處理區域。
通過學習區分與阿爾茨海默氏癥不太相關的大腦區域，更有可能對輕度認知障礙的進展做出高度準確的預測。
雖然這項技術不能用于診斷，預防或治療癡呆癥，但希望進一步的臨床試驗將驗證這項技術的有用性。如果用于監測癡呆癥進展的算法也可用于監測其他精神和神經系統疾病的進展，則有助于預后和治療反應。
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