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來自麥吉爾（MicGill）大學的一組研究人員設法使用人工智能技術，幫助醫生在患者症狀出現數年前判定其今後患痴呆症的可能性。
道格拉斯心理健康大學研究所的神經影像實驗室（Douglas Mental Health University Institute's Translational Neuroimaging Laboratory）的科學家們，使用人工智能技術和大數據開發了一種算法，能夠在痴呆症發病前兩年，準確識別出痴呆症的跡象。他們是通過對有阿爾茨海默病風險的病人大腦進行單次澱粉樣蛋白的PET掃描來完成識別。
該研究的共同第一作者、麥吉爾神經病學與神經外科和精神病學系副教授Pedro Rosa-Neto博士認為，這種技術可以改變醫生管理病人的方式，加快對阿爾茨海默病的治療研究。
“通過使用這個工具，臨床試驗可以在研究的時間範圍內聚焦於那些更容易發展為痴呆症的個體，這將大大降低進行這些研究所需的時間和成本。”共同第一作者、麥吉爾神經病學與神經外科與精神病學教授Serge Gauthier博士補充說。
科學家們早已知道，在輕度認知障礙（MCI）患者的大腦中累積著的蛋白被稱為澱粉樣蛋白，這常常導致痴呆症。澱粉樣蛋白的積累在痴呆症狀出現前幾十年就已經開始，但是這種蛋白質不能可靠地用作預測性生物標誌物，因為並不是所有的MCI患者都會發展為阿爾茨海默病。
為了進行研究，麥吉爾研究人員採集了阿爾茨海默病神經影像學計劃（ADNI）的數據，這項全球研究工作中參與的患者同意完成各種成像和臨床測試。
研究團隊的計算機科學家Sulantha Mathotaarachchi對ADNI數據庫的MCI患者的數百澱粉樣蛋白PET掃描圖像，訓練團隊的算法，以確定哪些患者在症狀發生前會發展成痴呆症，準確度達到84％。該團隊仍在嘗試尋找其他可用於痴呆症的生物標誌物，可以納入該算法以提高軟件的預測能力。
麥吉爾大學老化研究中心主任Rosa-Neto博士說：“這是大數據和開放科學為關愛病人帶來切實好處的範例。”
這種新軟件可以在線提供給科學家和學生，但在通過健康管理局認證之前，醫生尚不能在臨床實踐中使用它。麥吉爾的研究團隊正在進行進一步的測試，以驗證不同患者群組中的算法，比如同時併發小中風的病人群組。
研究結果發表在“Neurobiology of Aging ”雜誌上。
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