準(zhǔn)確率92%,人工智能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)誰會(huì)在兩年內(nèi)患上失智癥
一項(xiàng)大規(guī)模的新研究得出結(jié)論,人工智能可以預(yù)測(cè)到記憶診所就診的人中,誰將會(huì)在兩年內(nèi)患上失智癥,準(zhǔn)確率為92%。
?巳卮髮W(xué)12月16日消息
?巳卮髮W(xué)(University of Exeter)的研究使用了美國 15,300 多名患者的數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)一種名為機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能可以準(zhǔn)確地判斷誰會(huì)患上失智癥。
該技術(shù)通過發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式,并了解誰的風(fēng)險(xiǎn)最大。這項(xiàng)研究發(fā)表在《美國醫(yī)學(xué)會(huì)雜志·網(wǎng)絡(luò)開放》(JAMA Network Open)上,由英國阿爾茨海默病研究所(Alzheimer’s Research UK)資助。研究還表明,該算法可以幫助減少可能被誤診為失智癥的人數(shù)。
研究于2021年12月16日發(fā)表在《JAMA Network Open》(最新影響因子:8.483)雜志上
研究人員分析了參加美國 30 個(gè)國家阿爾茨海默病協(xié)調(diào)中心記憶診所網(wǎng)絡(luò)的人的數(shù)據(jù)。研究開始時(shí),參與者并沒有患失智癥,盡管許多人在記憶或其他大腦功能方面出現(xiàn)了問題。
在2005年至2015年的研究中,十分之一的參與者(1,568人)在去記憶診所的兩年內(nèi)被診斷為失智癥。該研究發(fā)現(xiàn),機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以預(yù)測(cè)這些新的失智癥病例,準(zhǔn)確率高達(dá)92%——比現(xiàn)有的兩種替代研究方法的準(zhǔn)確率要高得多。
研究人員還首次發(fā)現(xiàn),大約8%(130)的失智癥診斷似乎是被誤診了,因?yàn)樗麄兊脑\斷后來被逆轉(zhuǎn)了。在這些不一致的診斷中,機(jī)器學(xué)習(xí)模型準(zhǔn)確識(shí)別了80%以上。人工智能不僅可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)誰將被診斷為失智癥,它還有可能提高這些診斷的準(zhǔn)確性。
David Llewellyn 教授是?巳卮髮W(xué)的艾倫·圖靈(Alan Turing)研究員,他主持了這項(xiàng)研究,他說:“我們現(xiàn)在能夠教計(jì)算機(jī)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)誰會(huì)在兩年內(nèi)患上失智癥。我們還很高興地得知,我們的機(jī)器學(xué)習(xí)方法能夠識(shí)別出可能被誤診的患者。這有可能減少臨床實(shí)踐中的猜測(cè),并顯著改善診斷途徑,幫助家庭盡快、盡可能準(zhǔn)確地獲得他們需要的支持!
臨床流行病學(xué)和數(shù)字健康教授 David Llewellyn
英國阿爾茨海默病研究所的研究主管 Rosa Sancho 博士說:“人工智能在改善導(dǎo)致失智癥的疾病的早期檢測(cè)方面具有巨大的潛力,并可能徹底改變那些關(guān)心自己或親人出現(xiàn)癥狀的人的診斷過程,F(xiàn)有的替代方法相比,這項(xiàng)技術(shù)是一個(gè)顯著的改進(jìn),可以為醫(yī)生提供支持,建議改變生活方式,并確定哪些人可能從支持或深入評(píng)估中受益!
?巳卮髮W(xué)研究員 Janice Ranson 博士補(bǔ)充說:“我們知道失智癥是一種非?膳碌募膊 C(jī)器學(xué)習(xí)嵌入記憶診所可以幫助確保診斷更加準(zhǔn)確,減少誤診可能造成的不必要的痛苦!
研究人員發(fā)現(xiàn),機(jī)器學(xué)習(xí)的工作效率很高,利用了臨床中常見的患者信息,如記憶和大腦功能、認(rèn)知測(cè)試的表現(xiàn)和特定的生活方式因素。該團(tuán)隊(duì)目前計(jì)劃進(jìn)行后續(xù)研究,以評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)方法在診所的實(shí)際應(yīng)用,以評(píng)估它是否可以推廣到改善失智癥的診斷、治療和護(hù)理。
Charlotte James、Janice M. Ranson、Richard Everson 和 David J Llewellyn 共同完成了這項(xiàng)名為“機(jī)器學(xué)習(xí)算法在預(yù)測(cè)記憶門診患者失智癥進(jìn)展中的表現(xiàn)”( Performance of Machine Learning Algorithms for Predicting Progression to Dementia in Memory Clinic Patients)的研究。研究結(jié)果發(fā)表在《JAMA Network Open》上。
參考文獻(xiàn)
Source:University of Exeter
Artificial intelligence accurately predicts who will develop dementia in two years
Reference:
James C, Ranson JM, Everson R, Llewellyn DJ. Performance of Machine Learning Algorithms for Predicting Progression to Dementia in Memory Clinic Patients. JAMA Netw Open. 2021;4(12):e2136553. doi:10.1001/jamanetworkopen.2021.36553
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