新華社北京7月22日電　早期診斷對(duì)于有效控制阿爾茨海默病進(jìn)程非常重要。英國(guó)劍橋大學(xué)等機(jī)構(gòu)研究人員開發(fā)出一種新型人工智能（AI）模型，團(tuán)隊(duì)表示該模型不但可避免侵入性或昂貴的檢測(cè)，還可更早預(yù)測(cè)出阿爾茨海默病。

　　 據(jù)介紹，目前阿爾茨海默病早期診斷要想做到準(zhǔn)確，一般需依靠侵入性或昂貴的檢測(cè)方法，如腰椎穿刺或正電子發(fā)射斷層掃描。然而，并非所有醫(yī)療機(jī)構(gòu)都有這樣的檢測(cè)條件。因此，多達(dá)三分之一的患者可能會(huì)被誤診，更有患者因診斷過晚而無法接受有效治療。劍橋大學(xué)領(lǐng)銜研發(fā)的AI預(yù)測(cè)模型，提供了一種無創(chuàng)且成本低廉的方法，可有效預(yù)測(cè)研究對(duì)象是否會(huì)在未來三年內(nèi)患阿爾茨海默病。相關(guān)研究已發(fā)表在英國(guó)《電子臨床醫(yī)學(xué)》雜志上。

　　 基于美國(guó)研究小組收集的400名大腦灰質(zhì)萎縮患者的認(rèn)知測(cè)試和核磁共振掃描數(shù)據(jù)，研究團(tuán)隊(duì)利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立了一個(gè)AI預(yù)測(cè)模型，并使用英國(guó)、新加坡等多個(gè)診所的真實(shí)世界數(shù)據(jù)測(cè)試該模型。由于使用了文本、圖片等多模態(tài)數(shù)據(jù)，該模型可比傳統(tǒng)臨床診斷更準(zhǔn)確預(yù)測(cè)早期病癥轉(zhuǎn)化為阿爾茨海默病的概率。

　　 測(cè)試結(jié)果顯示，該模型識(shí)別三年內(nèi)會(huì)患上阿爾茨海默病的人的準(zhǔn)確率達(dá)82%，識(shí)別三年內(nèi)不會(huì)患上阿爾茨海默病的人的準(zhǔn)確率達(dá)81%。

　　 全球有超過5500萬人患癡呆癥，其中最常見的類型就是阿爾茨海默病。未來，研究團(tuán)隊(duì)希望將該模型擴(kuò)展到預(yù)測(cè)其他類型的癡呆癥，如血管性癡呆和額顳葉癡呆，并使用不同類型數(shù)據(jù)，如血液檢測(cè)中的標(biāo)記物等。