人工智能可以加速和改善阿尔茨海默氏症的诊断

人工智能(AI)可以帮助更快地诊断阿尔茨海默氏症和改善病人的预后,谢菲尔德大学的一项新研究显示。

这项新的研究从谢菲尔德大学的神经科学研究所检验的常规使用人工智能医疗可以帮助缓解时间和经济影响,常见的神经退行性疾病,如阿尔茨海默氏症和帕金森氏症,NHS。

许多神经系统疾病的主要危险因素是年龄、和全球人口比以前活得更长,与神经退行性的人数疾病预计将达到前所未有的水平。独自生活在阿尔茨海默氏症的人数预计将增加两倍,至1.15亿到2050年,卫生系统构成真正的挑战。

这项新的研究,发表在《华尔街日报》自然神经学评论》,突显出人工智能技术,如机器学习算法,可以检测神经退行性)导致的大脑部位之前死亡进步症状恶化。这可以提高患者受益于疾病修饰治疗成功的机会。

该研究的第一作者,劳拉博士Ferraiuolo从谢菲尔德大学,说:“最多神经退行性疾病仍然没有治愈,在许多情况下诊断晚期由于其分子的复杂性。

“广泛的实现人工智能技术可以帮助,例如,预测哪些病人显示轻度认知障碍将继续开发阿尔茨海默氏症,或他们的运动技能将随时间下降的严重程度。

“AI-powered技术也可以用来帮助病人远程交流他们的症状,在自己家里的隐私,这将是一个巨大的好处的患者移动问题。”

机器学习算法可以被训练识别在医学图像变化引起的疾病,病人运动信息,演讲录音或录像显示病人的行为,使人工智能有价值的辅助诊断手段。

例如,它可以使用由训练有素的专业人员在放射学部门更快地分析图像,突出关键结果立即跟进。

算法还可以听病人的演讲和分析他们的词汇和其他语义特征来评估他们的认知功能。包含在机器学习还可以使用信息电子健康记录或基因资料建议个别病人的最佳治疗方法。

这项研究是一个长期的密切合作的结果之间的生物技术公司BenevolentAI和一组研究人员在谢菲尔德大学的神经科学研究所,莫妮卡Myszczynska,理查德·米德博士和Guillaume Hautbergue博士。

论文的第一作者,莫妮卡Myszczynska从谢菲尔德大学,说:“使用人工智能在临床的设置可以导致NHS通过减少储蓄的必要性病人受到使人衰弱的疾病,像MND,前往诊所非常相关的当前流行期间病人和医生在诊所。

”还为时过早讨论结果的治疗方法,但在这项研究中,我们研究如何使用机器学习的方法来确定最佳的治疗基于患者疾病进展或它如何可以被用来确定新的治疗靶点和药物。

“进一步的研究将集中在当前诊断技术的提高,以及新一代的新算法使预后预测和药物发现中使用人工智能成为现实。AI提要的数据,因此代国际财团和协作的关键这些未来的努力。”

研究的一部分,谢菲尔德大学神经科学研究所的工作,其目的是使来自不同专业学者和科学家一起科学发现从实验室转化为开创性的治疗有神经退行性疾病的患者将受益。