在臨床癥狀出現前，這個AI可提前9年預測老年癡呆
老年癡呆經常活在年輕人的口頭上，用來調侃誰反應遲鈍。不過，KUKA機器人維修，實際生活中，這種病比想象的要更為普遍，在發達國家，甚至是最常見的死亡原因之一。
老年性癡呆癥，常見的就是阿爾茨海默病，這是一種神經退行性疾病，最終將導致記憶喪失和認知功能喪失。
目前，這種病還沒有徹底治愈的辦法。不過，如果可以盡早診斷的話，還是可以及早促使人們改變生活方式，以延緩這種疾病的發展。
在預測未來變化方面，我們很容易想起來AI是不是可以有所作為。這一次，AI也沒有讓我們失望。
據NewScientist報道，為了解決這個問題，意大利的巴里大學研究人員NicolaAmoroso、MariannaLaRocca等人，開發了一種機器算法，來識別由阿爾茨海默癥引起的大腦結構變化。
核磁共振掃描可以幫助識別疾病的早期癥狀
這項技術是使用非侵入式核磁共振成像技術（non-invasiveMRIscans），來識別大腦區域的連接方式的改變。
他們具體是怎么操作的呢？
首先，他們使用67例核磁共振掃描來訓練這個算法，其中38例是患有阿爾茨海默病的人，庫卡機器人驅動器維修，29例是健康對照組的。這些掃描來自于洛杉磯南加州大學的阿爾茨海默病神經成像原始數據庫。
他們希望訓練這個算法，正確區分患病和健康的大腦。研究人員將每個腦部掃描細化到小的區域，并分析它們之間的神經元連接，而不需要對這些區域的理想大小進行任何預設。
他們發現，當大腦區域和2250到3200立方毫米的對照組進行對比時，該算法對阿爾茨海默病的分類最為準確。LaRocca表示，這是因為，這與和該疾病有關的解剖結構的大小相似，比如杏仁核和海馬體。
然后，研究小組在第二組掃描中測試了這個算法。這一組共有148個實驗對象，其中有52人是健康的，48人患有老年癡呆癥，48人患有輕度認知障礙（MCI），但在2.5至9年后，人們發現他們患上了阿爾茨海默病。
人工智能區分健康大腦和阿爾茨海默病的準確率為86%。關鍵的是，它還能分辨出健康的大腦和MCI之間的區別，準確率達到了84%。
也就是，這種算法幾乎可以提前9年，預測到阿爾茨海默病的風險。受到數據庫中可用掃描數據的限制，研究人員無法測試該算法，能否進行更早的預測。
老年癡呆
當然，這已經并不是市場上第一個類似的研究。
阿爾茨海默氏癥與腦內的黏性貝塔淀粉樣斑塊和神經原纖維纏結有關。
LaRocca介紹說：如今，腦脊液分析和使用放射性示蹤劑的腦成像可以告訴我們，大腦在多大程度上覆蓋了斑塊和纏結，機器人維修，并能準確預測誰在10年后有患阿爾茨海默病的高風險。不過，這些方法是非常具有侵入性的，并且很昂貴，只有在高度專業化的中心才能使用。
相比之下，這項新技術可以區分出正常的大腦和MCI患者的大腦，并可以提前將近十年作出預測，但使用的技術更簡單、更廉價，也是非侵入性的。目前，還需要做更多的工作來區分患有MCI的人，他們的大腦正常老化，或者可能發展出其他類型的癡呆癥。
檢測阿爾茨海默病的生物標志物的血液檢測，可能比這項新技術更便宜，也更簡單，但目前還沒有一種方法在市場上。克羅地亞的薩格勒布大學的Goran?imi?表示：目前還沒有針對阿爾茨海默氏癥的血液檢測。有一些嘗試，但還沒有取得很大的成功。
此前，道格拉斯心理健康大學研究所、McGill神經影像實驗室的科學家，也使用人工智能技術和大數據開發了一種算法，能夠準確識別出癡呆癥的癥狀，不過只能提前兩年。
除了預測老年癡呆以外，LaRocca還打算現在打算擴展這項技術，以幫助早期診斷其他神經退行性疾病，如帕金森癥。她說：這是一種通用的辦法。
作為一個身體素質不佳的人，我對這項技術還是非常期待的。如果有一天我要是會得老年癡呆，讓我提前9年知道的話，也好有所準備，認真安排余生，該去哪浪去哪浪了。