人工智能可以幫助確定一個人特定形式的癡呆癥

作者:

丹尼斯·湯普森

發布于:

2025年7月1日下午5點55分

更新日期:

2025年7月1日下午5點55分

關鍵要點

一種新的人工智能工具可能有助于識別特定的癡呆癥

人工智能使用PET掃描來比較先前被診斷患有癡呆癥的患者的大腦活動

人工智能幫助研究人員準確識別88%病例中的癡呆癥類型

2025年7月1日，星期二(每日健康新聞)——一種新的人工智能工具可以幫助醫生專注于患者特定類型的癡呆癥，包括阿爾茨海默病一項新的研究稱。

根據最新發表在該雜志上的結果，人工智能工具StateViewer幫助研究人員在88%的情況下識別出一個人的癡呆癥類型神經病學.

研究人員說，該工具可以幫助醫生早期準確地識別癡呆癥，即使患者有許多可能導致他們認知問題的醫療條件。

“每個走進我診所的病人都有一個獨特的故事，這個故事是由大腦的復雜性塑造的，”高級研究員大衛·瓊斯博士梅奧診所神經病學人工智能項目主任在新聞發布會上說。"這種復雜性將我吸引到神經病學領域，并繼續推動我致力于尋找更清晰的答案."

他說，StateViewer反映了這一承諾，并將其描述為“朝著更早了解、更精確治療以及有朝一日改變這些疾病的進程邁出了一步。”

研究人員在超過3600次名為氟脫氧葡萄糖正電子發射斷層掃描(FDG-PET)的大腦成像檢查中訓練和測試了人工智能，這些檢查顯示了大腦如何利用葡萄糖獲取能量。

人工智能將一個人的大腦圖像與一個大型數據庫進行比較，該數據庫是由確診為癡呆癥的人掃描的。然后，它會識別出與特定類型或組合的癡呆癥相匹配的大腦模式。

例如，研究人員說，阿爾茨海默氏癥通常會影響記憶和處理區域。

另一方面，路易體癡呆涉及與注意力和運動相關的區域，額顳葉癡呆改變負責語言和行為的區域。

研究人員表示，總體而言，人工智能可以整理與九種不同類型的癡呆癥相關的大腦模式。

彩色編碼的大腦地圖突出了大腦活動的關鍵區域，為醫生提供了人工智能所看到的視覺解釋，以及它為什么給出了特定的診斷。

“當我們設計StateViewer時，我們從未忽視這樣一個事實，即在每個數據點和大腦掃描的背后，都有一個人面臨著困難的診斷和緊迫的問題，”首席研究員利蘭·巴納德梅奧診所的數據科學家在新聞發布會上說。

“看到這個工具如何幫助醫生獲得實時、精確的見解和指導，凸顯了機器學習在臨床醫學中的潛力，”他補充道。

梅奧診所的研究人員計劃擴大該工具的用途，并在各種臨床環境中測試其性能。