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IBM利用机器学习诊断早发性阿尔茨海默氏症2021-01-23 17:47

本文摘要:IBM网站周一宣布将机器学习(ML)投入临床领域,希望有朝一日ML技术能够帮助有效检测早发性阿尔茨海默病。技术巨头IBM周一回应称,机器学习和人工智能(AI)可以用来取代现有的侵入性和廉价的阿尔茨海默病检测。IBM澳大利亚团队在《科学报告》发表的论文报道了相关研究成果。阿尔茨海默病仍然无法治愈,不能通过姑息性化疗来治疗。 阿尔茨海默病的症状还包括记忆的逐渐发展、记忆恐慌以及患者无法成功完成他们已经知道很多次的日常任务。

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IBM网站周一宣布将机器学习(ML)投入临床领域,希望有朝一日ML技术能够帮助有效检测早发性阿尔茨海默病。技术巨头IBM周一回应称,机器学习和人工智能(AI)可以用来取代现有的侵入性和廉价的阿尔茨海默病检测。IBM澳大利亚团队在《科学报告》发表的论文报道了相关研究成果。阿尔茨海默病仍然无法治愈,不能通过姑息性化疗来治疗。

阿尔茨海默病的症状还包括记忆的逐渐发展、记忆恐慌以及患者无法成功完成他们已经知道很多次的日常任务。这种疾病的早期临床实践可以帮助患者及其家属制定好计划,早期患者也可以帮助参与相关的医学实验。自本世纪初以来,研究人员对阿尔茨海默病进行了数百项医学实验。然而,阿尔茨海默病的早期临床方法不仅便宜,而且极具侵入性。

目前,早期的临床方法还包括在脊髓液中寻找特定的生物标志物。要获取脊髓液,必须做腰椎出血,非常痛苦,可能会引起炎症。因为阿尔茨海默病没有治愈的方法,如果能找到一种非侵入性的检测方法,不利于早期阿尔茨海默病临床方法的发展,也不会极大地推动新一波不依赖于脑组织经常受损的晚期疾病患者的临床试验。

根据IBM的不同意见,ML可能有助于加大早期发现与临床试验的差距。这种技术的应用是不同的,并且已经成功开发了一种检测脊髓液的肽-淀粉样的方法。

阿尔茨海默病患者淀粉样蛋白的变化与患者频繁的记忆丧失之间没有很长的时间。IBM发表的研究文章描述了通过基于识别血液中蛋白质子集的机器学习来预测脊髓液中淀粉样蛋白浓度的方法。文中明确提出了一些基于ML的模型,有朝一日可能通过要求非常简单的血液检测就能预测阿尔茨海默病的风险。研究小组指出,他们的最大似然模型在预测未来风险因素方面的准确性可提高约77%。

IBM回应说,“虽然测试还处于早期研究阶段,但结果可能有助于提高药物测试个体的自由选择:脊髓液中淀粉样蛋白浓度异常的轻度认知障碍患者患阿尔茨海默病的可能性是正常人的2.5倍。”该模型基于ML在研发中的应用,可能为未来阿尔茨海默病测试的新形式获得一个框架,可以替代腰椎出血,减缓临床进程,大大降低手术的成本和侵入性。

这些模型还处于早期阶段。机器学习要真正转化为理解疾病的临床领域,还有很长的路要走。但IBM团队回应称,他们开发的ML算法仅限于阿尔茨海默病之外的其他疾病,可以扩展到其他基于脊髓液生物标志物的模型和检测。


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