阿爾茨海默病又稱(chēng)老年癡呆，是一種常見(jiàn)的神經(jīng)系統退行性疾病，目前尚無(wú)治愈方法。雖然近年來(lái)出現的一些藥物可以幫助阻止病情的發(fā)展，但是這些治療必須在疾病發(fā)展早期就進(jìn)行才能發(fā)揮足夠有效的作用。
為此，科學(xué)家們一直在與時(shí)間賽跑，以期發(fā)現早期診斷病情的方法。
在近期發(fā)表于Radiology上的一項研究中，研究人員將神經(jīng)影像學(xué)與機器學(xué)習（人工智能）相結合，試圖預測患者在首次出現記憶障礙時(shí)是否會(huì )患上阿爾茨海默?。ㄟ@是對其進(jìn)行干預的時(shí)機），并最終成功使診斷時(shí)間比常規方法提前了近6年！
阿爾茨海默氏癥患者的大腦（左）與未患該病的人的大腦之間的比較（圖片來(lái)源：加州大學(xué)舊金山分校）
PET掃描原理及短板
診斷阿爾茨海默病的一種常用工具叫做正電子發(fā)射斷層掃描（PET），主要原理是通過(guò)掃描測量大腦中特定分子（如葡萄糖）的水平來(lái)判斷癥狀嚴重程度的。葡萄糖是腦細胞的主要燃料來(lái)源，細胞越活躍，消耗的葡萄糖就越多。隨著(zhù)腦細胞的病變和死亡，葡萄糖消耗逐漸減少，最終沒(méi)有葡萄糖。
其他一些類(lèi)型的PET掃描，旨在尋找與阿爾茨海默病有關(guān)的蛋白質(zhì)，但葡萄糖PET掃描更常見(jiàn)且更便宜，尤其是在較小的醫療機構和發(fā)展中國家，因為它們還被用于癌癥分期。
因此，放射科醫生多使用這些掃描試圖通過(guò)尋找大腦中（額葉和頂葉中）降低的葡萄糖水平來(lái)檢測阿爾茨海默氏癥。但問(wèn)題是，由于該疾病是一種緩慢的進(jìn)行性疾病，因此葡萄糖的變化非常微妙，難以用肉眼觀(guān)察。
阿爾茨海默氏病患者腦部的PET掃描（圖片來(lái)源：National Institute on Aging）
隨著(zhù)人工智能技術(shù)的發(fā)展，科學(xué)家們有了將機器學(xué)習與PET掃描相結合以更早、更可靠地診斷早期阿爾茨海默病的想法。
人工智能有效提高診斷效率
在最新這項研究中，為了訓練“InceptionV3架構的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )”（一種機器學(xué)習算法），主要研究者Jae Ho Sohn及其同事收集了來(lái)自阿爾茨海默病神經(jīng)影像學(xué)計劃（ADNI）的一些圖像，這是一個(gè)龐大的公共PET掃描數據集，來(lái)自阿爾茨海默病、輕度認知障礙或無(wú)障礙患者。
隨后，這種算法開(kāi)始獨立學(xué)習哪些特征對于預測阿爾茨海默病的診斷非常重要，哪些不是。通過(guò)在A(yíng)DNI數據集上進(jìn)行訓練、對比、測試以及最后的結果分析，研究人員發(fā)現，開(kāi)發(fā)用于早期預測阿爾茨海默病的深度學(xué)習算法在100％靈敏度下達到82％的特異性，并在病人得到最終診斷之前平均75.8個(gè)月——相當于六年，做出了正確的疾病預測。
重要意義
阿爾茨海默病的難點(diǎn)在于，當所有的臨床癥狀出現并且我們可以做出明確診斷時(shí)，太多的神經(jīng)元已經(jīng)死亡，基本上已經(jīng)難再逆轉。而如果這一算法能夠做到提前診斷，Sohn認為在神經(jīng)科醫生開(kāi)始試圖將記憶低下患者視為阿爾茨海默病的癥狀時(shí)，可以使用該算法幫助他們更快地獲得所需要的治療。
“我相信這種算法具有很強的臨床相關(guān)性，” Sohn說(shuō)，“然而，在我們能夠做到這一點(diǎn)之前，我們需要在更大，更多樣化的患者隊列中驗證和校準算法，是來(lái)自不同大陸和各種不同類(lèi)型的設置。”
Sohn表示，下一步他們將在來(lái)自不同醫院和國家的更大、更多樣化的數據集上測試和校準這一算法。
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