一项大规模的新研究得出结论，人工智能可以预测到记忆诊所就诊的人中，谁将会在两年内患上失智症，准确率为92％。

埃克塞特大学12月16日消息

埃克塞特大学（University of Exeter）的研究使用了美国 15，300 多名患者的数据，发现一种名为机器学习的人工智能可以准确地判断谁会患上失智症。

该技术通过发现数据中的隐藏模式，并了解谁的风险最大。这项研究发表在《美国医学会杂志·网络开放》（JAMA Network Open）上，由英国阿尔茨海默病研究所（Alzheimer’s Research UK）资助。研究还表明，该算法可以帮助减少可能被误诊为失智症的人数。

研究于2021年12月16日发表在《JAMA Network Open》（最新影响因子：8．483）杂志上

研究人员分析了参加美国 30 个国家阿尔茨海默病协调中心记忆诊所网络的人的数据。研究开始时，参与者并没有患失智症，尽管许多人在记忆或其他大脑功能方面出现了问题。

在2005年至2015年的研究中，十分之一的参与者（1，568人）在去记忆诊所的两年内被诊断为失智症。该研究发现，机器学习模型可以预测这些新的失智症病例，准确率高达92％——比现有的两种替代研究方法的准确率要高得多。

研究人员还首次发现，大约8％（130）的失智症诊断似乎是被误诊了，因为他们的诊断后来被逆转了。在这些不一致的诊断中，机器学习模型准确识别了80％以上。人工智能不仅可以准确预测谁将被诊断为失智症，它还有可能提高这些诊断的准确性。

David Llewellyn 教授是埃克塞特大学的艾伦·图灵（Alan Turing）研究员，他主持了这项研究，他说：“我们现在能够教计算机准确预测谁会在两年内患上失智症。我们还很高兴地得知，我们的机器学习方法能够识别出可能被误诊的患者。这有可能减少临床实践中的猜测，并显著改善诊断途径，帮助家庭尽快、尽可能准确地获得他们需要的支持。”

临床流行病学和数字健康教授 David Llewellyn

英国阿尔茨海默病研究所的研究主管 Rosa Sancho 博士说：“人工智能在改善导致失智症的疾病的早期检测方面具有巨大的潜力，并可能彻底改变那些关心自己或亲人出现症状的人的诊断过程。现有的替代方法相比，这项技术是一个显著的改进，可以为医生提供支持，建议改变生活方式，并确定哪些人可能从支持或深入评估中受益。”

埃克塞特大学研究员 Janice Ranson 博士补充说：“我们知道失智症是一种非常可怕的疾病。将机器学习嵌入记忆诊所可以帮助确保诊断更加准确，减少误诊可能造成的不必要的痛苦。”

研究人员发现，机器学习的工作效率很高，利用了临床中常见的患者信息，如记忆和大脑功能、认知测试的表现和特定的生活方式因素。该团队目前计划进行后续研究，以评估机器学习方法在诊所的实际应用，以评估它是否可以推广到改善失智症的诊断、治疗和护理。

Charlotte James、Janice M． Ranson、Richard Everson 和 David J Llewellyn  共同完成了这项名为“机器学习算法在预测记忆门诊患者失智症进展中的表现”（ Performance of Machine Learning Algorithms for Predicting Progression to Dementia in Memory Clinic Patients）的研究。研究结果发表在《JAMA Network Open》上。

参考文献

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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