外媒 | 机器学习工具帮助预测阿尔茨海默病进展-普瑞纯证

最近发表在PLOS ONE上的一项研究利用机器学习模型，分析患者的生物医学数据，帮助预测认知正常或轻度认知障碍患者阿尔茨海默病的进展速度和时间。阿尔茨海默病在患者出现症状之前可能需要数年或数十年的时间来进展，而一些认知下降的速度因人而异。因此，预测疾病进展速度对临床医生来说是一个挑战。研究的高级作者Mert Sabuncu博士在新闻发布会上表示：“当我们可以自信地说某人患有痴呆症时，为时已晚。大脑已经遭受了很多损伤，这是不可逆转的损伤。” Sabuncu继续说道：“我们真的需要能够及早发现阿尔茨海默病，并能够告诉谁会快速进展，谁会进展较慢，以便我们可以将不同的风险群体分层，并能够部署我们拥有的任何治疗选择。”为此，研究团队利用机器学习分析了患者在整个护理过程中产生的大量生物医学数据，以查看这些数据是否有助于改善阿尔茨海默病的进展预测。研究人员收集了来自1,404名认知正常或轻度认知障碍患者的五年数据。这些数据来自阿尔茨海默病神经影像学倡议，包括个体的遗传史、基线诊断、PET和MRI扫描以及生物标志物值等各种数据点。总体而言，研究团队发现了几个关于如何更准确预测认知下降的见解。研究结果表明，预测轻度认知障碍患者未来的痴呆进展比认知正常或无症状个体更容易和更准确。研究人员还发现，对于认知正常的个体，预测结果不太准确。

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