英國劍橋大學等機構研究人員開發出一種新型人工智能（AI）模型，不但可省去昂貴或複雜的檢測，還可更早預測出阿爾茨海默症。
新華社報道，劍橋大學領銜研發的AI預測模型，提供一種無創且成本低廉的方法，可有效預測研究對象是否會在未來三年內患阿爾茨海默症。相關研究已發表在英國《電子臨牀醫學》雜誌上。
基於美國研究小組收集的400名大腦萎縮患者的認知測試和核磁共振掃描數據，研究團隊利用機器學習算法建立一個AI預測模型，並使用英國、新加坡等多個診所的真實數據進行測試。由於使用文本、圖片等多模態數據，模型可比傳統臨牀診斷更準確地預測早期病症轉化爲阿爾茨海默症的概率。
測試結果顯示，該模型識別三年內會患上阿爾茨海默症的準確率達82%，識別三年內不會患上阿爾茨海默症的準確率達81%。
相比較目前，若要精準診斷阿爾茨海默症，一般需依靠昂貴或複雜的檢測方法，如腰椎穿刺或斷層掃描等，但並非所有醫療機構都具有這些檢測條件，因此多達三分之一的患者可能會被誤診，也有患者因診斷過晚而無法接受有效治療。
全球有超過5500萬人患癡呆症，最常見的類型就是阿爾茨海默症。未來，研究團隊希望將該模型擴展到預測其他類型的癡呆症，並使用不同類型數據進行檢測，如血液檢測中的標記物等。
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