人工智能系統(tǒng)正在使用一個帶日期的線條畫，兩個孩子在母親的背后偷竊餅干，以檢測阿爾茨海默氏病的發(fā)作。
　　該系統(tǒng)使用描述場景的人的語音樣本來預測健康人是否會患上這種疾病。
　　它可以比人類醫(yī)生提前七年預測發(fā)病率，準確率達到70％。
　　英國的阿爾茨海默氏癥學會表示，這項研究令人鼓舞。
　　阿爾茨海默病學會研究主任Fiona Carragher表示：“及時診斷出癡呆癥對于適應這種疾病至關(guān)重要。
　　“不幸的是，通常這是一條漫長的道路，這會延遲癡呆癥患者獲得正確治療，支持和指導的機會-但是現(xiàn)有的治療方法越能使人們早日獲得治療，效果就越好，潛在的新治療方法也可能在早期或早期更有效。甚至在癥狀出現(xiàn)之前。
　　“這是使用人工智能和語言來獲得更早，更準確的診斷的令人振奮的又一步，盡管我們需要看到這些方法在更大，不同的人群中得到進一步測試。
　　“鑒于阿爾茨海默氏病會在癥狀顯現(xiàn)之前長達15年的時間改變大腦，我們迫切需要進行更多此類研究。”
　　阿爾茨海默氏病會破壞大腦神經(jīng)細胞之間的連接，從而破壞記憶力和其他認知能力。
　　僅在美國，據(jù)估計有550萬人患有這種疾病，一些研究表明，它是僅次于心臟病和癌癥的第三大死亡原因。
　　由IBM Research和制藥巨頭Pfizer開發(fā)的AI模型使用自然語言處理來分析從Cookie盜竊認知測試中摘錄的簡短語音摘錄。該測試已用于癡呆癥和其他認知疾病的診斷多年，要求人們描述他們在圖片中看到的內(nèi)容。
　　AI發(fā)現(xiàn)了語言的細微變化，例如語法錯誤和不同的句子結(jié)構(gòu)，這表明認知能力下降。
　　IBM使用的樣本來自Framingham心臟研究，該研究是美國一項針對5,000人及其家人的研究項目，自1948年以來一直在進行。
　　由于這項研究具有長期性，因此AI能夠分析人們認知健康的情況下收集的樣本。而且，如果該模型分析了一名65歲參與者的語音樣本，并預測他或她將在85歲之前發(fā)展出阿爾茨海默氏癥，那么可以對其進行檢查以查看其準確性。
　　IBM醫(yī)療研究副總裁Ajay Royyuru解釋說：“關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)是，在臨床診斷之前七年，我們可以說人們將繼續(xù)以70％的準確度發(fā)展老年癡呆癥。”
　　他告訴英國廣播公司，盡管目前尚無治愈該病的方法，但知道誰會發(fā)展可能有助于治療。
　　“即使您不能改變可以準備的疾病病程，也可以更好地管理自己的生活?！?br /> 　　不過，阿杰伊先生承認，并不是每個病人都想知道。
　“這必須建立在強大的道德基礎(chǔ)上，個人必須同意所使用的標記，如果您選擇參與，那么您將會發(fā)現(xiàn)。除非您同意，否則您將無法發(fā)現(xiàn)?！?br /> 　　但是他希望將來人工智能系統(tǒng)能夠幫助醫(yī)生理解諸如語音之類的生物標志物在診斷和預測醫(yī)學中的作用。
　　“我們認為人工智能是擴大這一過程的一種手段，它只是受過訓練的從業(yè)人員的又一個指標，而不會是人工智能做出的診斷?！?br /> 　　該研究論文發(fā)表在《柳葉刀》雜志上。德、奧、瑞病毒學家拒絕群體免疫戰(zhàn)略