波士頓大學的研究人員開發了一種人工智慧 (AI) 模型，可以在阿茲海默症症狀出現前六年進行預測。此AI模型準確率高達78.5%，標誌著失智症早期診斷的重大突破。

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這項發表在《阿茲海默症與癡呆症》雜誌上的研究解釋了人工智慧模型如何使用機器學習演算法來分析患者數據並在早期階段檢測認知能力下降的跡象。這種方法可以透過減少昂貴且耗時的影像檢查或實驗室測試來簡化診斷。

人工智能爲患者提供更好的抗擊癡呆症的機會

該 AI 模型的開發由波士頓大學哈里里研究所所長 Ioannis Paschalidis 牽頭。Paschalidis 強調了該模型可能徹底改變癡呆症的診斷方式，並強調了早期發現對於管理和治療該疾病的重要性。通過提前數年準確預測阿爾茨海默病，醫療保健提供者可以更早進行干預，爲患者提供通過改變生活方式和治療來減緩疾病進展的更好機會。

爲了訓練 AI 模型，研究人員向其輸入了一個大型數據集，其中包括臨牀筆記、認知測試結果等患者記錄。從那時起，系統識別出與早期阿爾茨海默病相關的模式；其預測分析在速度和準確性方面都優於傳統診斷方法。

研究表明人工智能可以改變醫療診斷

這種人工智能模型有望提高阿爾茨海默病的早期檢測率，並凸顯了人工智能在醫療保健領域日益重要的作用。通過自動化複雜的診斷過程，人工智能可以幫助減輕醫療保健系統的負擔，並確保更及時、更準確地診斷患者。

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波士頓大學團隊的工作是利用人工智能和機器學習進行醫學研究的更廣泛趨勢的一部分。隨着技術的不斷進步，像這樣的人工智能模型可能會成爲對抗各種疾病的重要工具，爲早期診斷和個性化治療計劃提供新途徑。

這項研究的結果展示了人工智能如何改變醫學診斷。隨着這些模型不斷完善和驗證，人們希望它們的應用會越來越廣泛，從而改善患者的治療效果，並加深對包括阿爾茨海默病在內的複雜疾病的瞭解。

Cryptopolitan 的 Chris Murithi 對此進行了報道。