立陶宛的研究人員開發了一種基於深度學習的方法，可以預測阿茲海默症的可能發病情況，準確率超過 99%。
該方法使用人工智慧和深度學習來分析大腦圖像。它比手動分析更快，手動分析還需要與阿茲海默症相關的變化的具體知識。
立陶宛考納斯理工大學 (KTU) 的研究人員在分析從 138 名受試者獲得的功能性 MRI 影像時開發了該方法。他們發現它在準確性、靈敏度和特異性方面比以前開發的方法表現更好。
這項研究結果發表在周一的《診斷》雜誌上。
該方法可能會徹底改變阿茲海默症和癡呆症的檢測方式，因為據世界衛生組織 (WHO) 稱，阿茲海默症是導致癡呆症的最常見原因，佔癡呆症病例的 70%。
科技可以使藥品更容易取得、更便宜。儘管它們永遠不會（或至少不會很快）真正取代醫療專業人員，但 KTU 多媒體工程系研究員 Rytis Maskeliūnas 表示。
全球約有 2400 萬人受到阿茲海默症的影響，由於人口老化，這一數字預計會增加一倍。
阿茲海默症的最初症狀之一是輕度認知障礙 (MCI)，這是記憶喪失或其他認知能力喪失的早期階段。最早的階段通常幾乎沒有明顯的症狀，但可以透過神經影像學檢測到。
**為什麼早期檢測很重要？ **
KTU 多媒體工程系研究員 Rytis Maskeliūnas 表示：“世界各地的醫療專業人員都在努力提高人們對阿茲海默症早期診斷的認識，這為患者提供了更好的從治療中受益的機會。”
他表示，雖然這不是第一次嘗試根據類似數據診斷出早發性阿茲海默症，但主要突破在於演算法的準確性。
「顯然，如此高的數字並不是真實的現實表現的指標，但我們正在與醫療機構合作以獲得更多數據，」他說。
“我們需要充分利用數據。這就是為什麼我們的研究小組專注於歐洲開放科學原則，這樣任何人都可以利用我們的知識並進一步發展它。我相信這一原則對社會進步做出了巨大貢獻。”
取代醫療專業人員？
首席研究員表示，該演算法可以開發成軟體，可以分析那些更容易患阿茲海默症的人的數據，例如 65 歲以上或患有高血壓的人。
儘管該技術可以幫助醫療專業人員診斷阿茲海默症，但馬斯基利納斯警告說，它無法取代它們。
「技術可以使藥物更容易獲得和更便宜。儘管它們永遠不會（或至少不會很快）真正取代醫療專業人員，但技術可以鼓勵尋求及時的診斷和幫助，」他說。
