根据一个新的，人工智能有一天可以改变面对阿尔茨海默氏症诊断的人们的生活。学习由UC的研究人员，旧金山。
“One of the difficulties with Alzheimer’s disease is that by the time all the clinical symptoms manifest and we can make a definitive diagnosis, too many neurons have died, making it essentially irreversible,” said Jae Ho Sohn, a resident in the school’s Department of Radiology and Biomedical Imaging and the study’s lead researcher, in a statement.
为了研究，发表在放射学，索恩（Sohn）和他的团队将常见的脑部扫描类型用于机器学习算法，并学会了诊断出早期阶段的阿尔茨海默氏病，大约六年才进行临床诊断。人工智能的诊断技能可能会给医生一个急需的治疗退行性疾病的媒体。
Sohn和他的团队专注于监测整个大脑葡萄糖水平的PET扫描，因为葡萄糖是脑细胞燃料的主要来源。一旦细胞疾病，它们最终停止使用葡萄糖，使其成为追踪的重要水平。但是，这些变化至少对人的眼睛而言是微妙的。Sohn说：“人类放射科医生在识别诸如脑肿瘤之类的微小焦点发现方面确实很强大，但我们努力检测更慢的全球变化。”“鉴于这种应用中的深度学习力量，尤其是与人类相比，这似乎是一种自然应用。”
索恩（Sohn）和他的团队对最终被诊断出患有阿尔茨海默氏病，轻度认知障碍或无疾病的患者的PET扫描训练了算法。该算法开始弄清楚如何预测阿尔茨海默氏病。最终，它能够正确识别第一个测试组中患上阿尔茨海默氏病的92％的患者，在第二次测试集中98％，平均做出了正确的75.8个月的正确预测（对于数学损失，这就是几乎在六年中）在患者接受阿尔茨海默氏症的诊断之前。
尽管该算法还没有准备好临床使用，但最终可以帮助医生早些时候开始治疗患者。
更新：在只能被视为数学业力的东西中，75.8个月并不是“近六年”，但实际上是超过六年。