阿尔茨海默病影响着全世界数千万人。基于深度学习的医学成像的最新进展可以在症状出现之前的6年内更早地检测到疾病。他们开辟了更好治疗的道路，用智能健康和 AI预测阿尔茨海默氏症 。
美国研究人员开发的一种新的人工智能系统（AI）可以在医生建立有效诊断之前六年内发现阿尔茨海默氏症的最初迹象。
旧金山加利福尼亚大学的科学家训练他们的人工智能检测大脑中代谢变化的不可察觉的视觉信号，以预测阿尔茨海默病的发展。
发表在“放射学”，北美放射学会（RSNA）的评论，对已经诊断出的1,002名患者的2,109张图像的研究发现，AI已经能够以100％的精确度辨别出阿尔茨海默氏症的疾病。诊断前平均拍摄6年的图像。
阿尔茨海默病是最常见的痴呆症，可以提供60％至70％的病例。目前尚无治愈阿尔茨海默病的方法，但研究表明，深度学习可以提高大脑成像在真正诊断前几年预测阿尔茨海默病的能力，这将使研究人员找到更好的方法来减缓，如果不是停止，疾病处理。
5000万人患有神经疾病
当放射科医生读取超声波时，无法判断一个人是否会患上阿尔茨海默病。阿尔茨海默病是一个问题，从一个病人到另一个病人的病变不同，并非所有症状相同的人，有些病例可能比其他病人更快地恶化。医生不知道患者会在一段时间内保持稳定，或者那些很快会变得不稳定的患者。
研究已经将人的新陈代谢的变化（例如大脑某些部位的葡萄糖增加）与阿尔茨海默病联系起来。今天，放射科医生知道如何识别疾病的特定生物标志物，但代谢变化实际上比人们想象的要复杂得多。
一种新的脑成像方法
医生用于识别阿尔茨海默病发病的最常用的诊断工具之一是一种称为PET 18-F-氟脱氧葡萄糖的脑成像。该分析传统上用于鉴定几种类型的癌症，但近年来已被证明可用于鉴定阿尔茨海默病以及许多其他类型的痴呆。当算法最终在一小组独立的脑部扫描上进行测试时，它能够预测每个病例在疾病最终确诊前平均大约6年内发展为阿尔茨海默病。
这种基于人工智能的新方法使用图形处理器（GPU），由于其并行架构，特别适用于深度学习算法的执行。在这个措施上，该算法明显超过了人体放射科医师。目前，PET的使用主要限于研究和临床试验，以确保新的潜在药物在合适的人群中进行测试。 PET是一种强大的工具，但价格昂贵，需要专门的设施和专业知识。
AI预测阿尔茨海默氏症 ，更好地理解疾病的演变
无论是成像还是临床数据，传感器或视频游戏，目标都是长时间观察多名患者，在数字模型和动态老化大脑中综合所有这些信息。目标是更好地了解并从长远来看，预测疾病的发展方式;受影响大脑的解剖学和代谢变化是什么？
人工智能有可能帮助数百万人，并且被证明是放射科医师的有用工具。进步是显着的。目前，没有办法快速有效地诊断阿尔茨海默病。使用这样的系统将使医生能够更早地发现疾病，更好地识别症状，更好地了解行为和进展，以及更精确地定制治疗。
