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AI又一突破 10種癡呆同時診斷
2024年7月15日
癡呆症目前是全球人口第七大死因,也是造成全球老年人能力喪失和依賴他人的主要原因之一。準確診斷癡呆症有利於老年人晚年的身體健康,並減輕他們的家庭負擔。
波士頓大學研究團隊近日在Nature Medicine期刊上發表了一項突破性研究,開發出一款能夠同時診斷10種癡呆症類型的AI工具。這項技術不僅大幅提升了診斷準確率,更有望解決全球神經科專家短缺的問題。
1.技術突破與影響:
AI系統診斷準確率極高,微平均AUROC達0.96。
顯著提升臨床醫生診斷能力,神經科醫生診斷準確率提高26.25%。
有潛力改善全球5500萬癡呆症患者的診斷和治療現狀。
2.研究方法創新:
整合多模態數據,包括人口統計、病史、神經測試和MRI掃描等。
採用先進的Transformer架構處理複雜數據。
使用來自9個獨立數據集、超過5萬人的資料進行模型訓練。
3.臨床應用前景:
可準確區分正常認知、輕度認知障礙和癡呆症。
能識別10種不同癡呆症病因,包括阿茲海默症、血管性癡呆等。
對複雜的混合型癡呆症診斷表現優異。
4.未來研究方向:
數據多樣性,提高模型在不同族群中的適用性。
深入研究阿茲海默症等特定類型癡呆症的病理異質性。
探索與其他先進技術如腦電圖、基因檢測的結合可能。
5.專家觀點:
波士頓大學Vijaya B. Kolachalama博士表示:"我們的AI工具展示了作為阿爾茨海默病及相關癡呆症可擴展診斷工具的巨大潛力。這項技術有望在全球神經學專家短缺的背景下,提供及時、準確的診斷支援。"
6.社會影響:
隨著全球人口老齡化加劇,預計未來20年癡呆症病例數量將翻倍。這項AI技術的出現,不僅可能改變癡呆症的診斷和管理模式,還有望減輕醫療系統壓力,為患者及其家庭提供更好的支持和照護。
專家認為,儘管該技術仍需進一步完善和臨床驗證,但其在癡呆症早期診斷和個性化治療方面的潛力不容忽視,標誌著AI輔助醫療診斷邁向新的里程碑。
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