Der Algorithmus der künstlichen Intelligenz kann Risiken genau vorhersagen und Alzheimer diagnostizieren.

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Forscher haben einen auf künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Computeralgorithmus entwickelt, der das Risiko für die Alzheimer-Krankheit genau vorhersagen und diagnostizieren kann, indem er eine Kombination aus Magnetresonanztomographie (MRT) des Gehirns, Tests zur Messung der kognitiven Beeinträchtigung sowie Daten zu Alter und Geschlecht verwendet.Die KI-Strategie, die auf einem Algorithmus für tiefes Lernen basiert, ist eine Art Rahmenwerk für maschinelles Lernen.

Maschinelles Lernen ist eine KI-Anwendung, die es einem Computer ermöglicht, aus Daten zu lernen und sich aus Erfahrungen zu verbessern.

Die Alzheimer-Krankheit ist weltweit die Hauptursache für Demenz.

Einer von 10 Menschen im Alter von 65 Jahren und älter leidet an Alzheimer-Demenz.

Es ist die sechsthäufigste Todesursache in den Vereinigten Staaten.”Wenn Computer in der Lage sind, schwächende Krankheiten wie die Alzheimer-Krankheit mit Hilfe von leicht verfügbaren Daten, wie z.B.

einem Gehirn-MRT-Scan, genau zu erkennen, dann haben solche Technologien ein weitreichendes Potenzial, insbesondere in einer Umgebung mit begrenzten Ressourcen”, erklärte der korrespondierende Autor Vijaya B.

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Kolachalama, Ph.D., Assistenzprofessor für Medizin an der Boston University School of Medicine (BUSM).

Wir können nicht nur das Risiko der Alzheimer-Krankheit genau vorhersagen, sondern dieser Algorithmus kann auch interpretierbare und intuitive Visualisierungen des individuellen Alzheimer-Risikos auf dem Weg zu einer genauen Diagnose erzeugen”, sagte Kolachalama.Die Forscher erhielten Zugang zu rohen MRT-Scans des Gehirns, zu demographischen und klinischen Informationen von Personen mit Alzheimer-Krankheit und solchen mit normaler Kognition aus vier verschiedenen nationalen Kohorten.

Unter Verwendung von Daten aus einer dieser Kohorten entwickelten sie ein neuartiges Modell des Tiefenlernens zur Vorhersage des Alzheimer-Risikos.

Sie zeigten dann, dass ihr Modell den Krankheitsstatus in den anderen unabhängigen Kohorten genau vorhersagen konnte.

Eine internationale….

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