越來越多的證據(jù)表明深度學(xué)習(xí)有可能幫助對抗阿爾茨海默氏癥

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對阿爾茨海默氏病和AI工具進(jìn)行檢測的工作還有很長的路要走，但是深度學(xué)習(xí)方法仍然顯示出對腦部疾病進(jìn)行分類的希望。

這些工具應(yīng)用于從多個(gè)神經(jīng)影像模態(tài)獲得的圖像時(shí)最有效，與實(shí)驗(yàn)室測試的見解結(jié)合部署時(shí)最有用。

印第安納大學(xué)的研究人員在回顧了文獻(xiàn)后得出了這些結(jié)論。他們的全部研究正在老化神經(jīng)科學(xué)前沿開展。

通過搜索PubMed和Google Scholar，Andrew Saykin，PsyD和同事發(fā)現(xiàn)，有16項(xiàng)符合納入標(biāo)準(zhǔn)的研究。其中有四個(gè)將深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合在一起，而只有十二個(gè)僅使用深度學(xué)習(xí)方法。

研究小組根據(jù)算法和神經(jīng)影像學(xué)類型對研究進(jìn)行了評估和分類，然后總結(jié)了每篇論文的發(fā)現(xiàn)。

他們發(fā)現(xiàn)，當(dāng)多模式神經(jīng)影像信息與液體生物標(biāo)志物的數(shù)據(jù)結(jié)合在一起時(shí)，最佳分類性能就出現(xiàn)了。

此外，AI組合的準(zhǔn)確率高達(dá)98.8%，僅深度學(xué)習(xí)的準(zhǔn)確率高達(dá)96%。

“盡管當(dāng)實(shí)驗(yàn)使用少量數(shù)據(jù)獲得高精度時(shí)，尤其是該方法容易過擬合的情況下，這是一個(gè)令人關(guān)注的問題，但由于[[a]使用了堆疊式自動(dòng)編碼器程序，因此最高的準(zhǔn)確性為98.8%，而96%的準(zhǔn)確性歸因于淀粉樣蛋白PET掃描，其中包括有關(guān)阿爾茨海默氏病的病理生理信息。”

作者最后指出，阿爾茨海默氏癥使用深度學(xué)習(xí)的研究仍在不斷發(fā)展，強(qiáng)調(diào)要使這項(xiàng)技術(shù)在臨床環(huán)境中實(shí)用，就需要獲得更高水平的透明度和可再現(xiàn)性。