陈根：“AI+医疗”，获得新突破

文|陈根

近年来，随着人工智能技术的发展，“AI+医疗”不断获得新突破。近日，研究人员开发了一种新机器学习系统，可以从一次核磁共振扫描中准确诊断出阿尔茨海默病，还能区分疾病的早期和晚期。

阿尔茨海默症（AD）是一种神经系统退行性疾病，患者会出现记忆障碍、失语、失用、失认、执行功能障碍以及人格和行为改变等症状。65岁以前发病者，称早老性痴呆；65岁以后发病者称老年性痴呆。这种疾病就像是记忆的橡皮擦，会一点点擦去患者与家人、朋友之间的美好记忆。

随着社会的不断发展进步，人类寿命延长，社会老龄化现象严重，阿尔茨海默病增加的发病率负担可能会超过当前诊断和管理这一疾病的能力。目前，中国约有 1000 万阿尔茨海默病患者，预计到 2050 年，这一数字将超过 4000 万。

阿尔茨海默病一般分为无症状期（临床前 AD）、痴呆前期（AD 所致轻度认知损伤）及痴呆期（AD 所致痴呆）期三个阶段。虽然近年来研发的一些药物可以帮助患者防止病情的加剧，但必须在早期进行才能发挥充分的作用。

因此，对阿尔茨海默氏症等神经退行性疾病进行早期的、精确的诊断，对于有效预防阿尔茨海默氏症患者的发病、改善患者的生活将起到十分重要的作用。在这里，研究人员将目标转向了机器学习技术。

该研究中，科学家们改编了一种用于癌症肿瘤分类的算法并将其应用于大脑。他们将大脑分为115个区域并分配了660个不同大小、形状和纹理的特征，以此来评估每个区域，最后通过训练该算法以确定这些特征的变化，从而预测阿尔茨海默病的存在。

通过利用阿尔茨海默病神经成像计划的数据，该团队在400多名阿尔茨海默病早期和晚期患者、健康对照组和其他神经系统疾病患者的大脑扫描上测试了他们的方法。结果发现，该算法能够以98%的准确率从健康受试者中检测出阿尔茨海默病患者。

值得一提的是，该算法还可以将早期阿尔茨海默病的大脑与晚期扫描区分开来，并且准确率高达79%。未来，该算法或能为阿尔茨海默病的预防和治疗提供新途径。