人工智能可在诊断之前预测老年痴呆症

inkMacSystemFont, "font-size:15px;text-indent:0px;background-color:#FFFFFF;”>
该研究的资深作者，来自加州大学旧金山分校的本杰明·弗朗克医学博士通过放射大数据(BDRAD)研究小组接触了Sohn博士和加利福尼亚大学伯克利分校的本科生丁一鸣，该小组是一个专注于放射学的多学科医师和工程师团队数据科学。Franc博士对运用深度学习(DL)来发现可预测AD的脑代谢变化感兴趣。

inkMacSystemFont, "font-size:15px;text-indent:0px;background-color:#FFFFFF;”>
研究人员可以访问阿尔茨海默氏病神经影像学计划(ADNI)的数据，该计划是一项主要的多站点研究，专注于改善该疾病的预防和治疗的临床试验。ADNI数据集包含来自1,002位患者的2,100多个FDG-PET脑图像。研究人员在90%的数据集上训练了DL算法，然后在其余10%的数据集上对其进行了测试。

inkMacSystemFont, "font-size:15px;text-indent:0px;background-color:#FFFFFF;”>
Sohn博士说：“我们对该算法的性能感到非常满意。”Sohn博士说：“它能够预测到每一个发展为阿尔茨海默氏病的病例。”

inkMacSystemFont, "font-size:15px;text-indent:0px;background-color:#FFFFFF;”>
尽管他警告说，他们的独立测试集很小，需要通过更大的多机构前瞻性研究进一步验证，但算法这可能是补充放射科医生工作的有用工具，尤其是与其他生化和影像学检查结合使用时，可以为早期治疗干预提供机会。