人工智能 (AI) 能否成为阿尔茨海默氏症等毁灭性疾病的解决方案？ 新的研究表明，答案可能是肯定的。
阿尔茨海默病是一种进行性神经退行性疾病，会慢慢侵蚀记忆、思维能力和执行日常任务的能力。 它是最常见的痴呆症，一直是全球医疗保健面临的重大挑战 100多年来。 令人心碎的现实是 目前尚无治疗阿尔茨海默病的方法。
阿尔茨海默氏症最重要的问题之一是，当症状足够清晰以进行诊断时，该疾病已经对大脑造成了严重损害。 这种延迟使有效治疗变得非常复杂。
值得庆幸的是，一项开创性的研究表明 人工智能可在明显症状出现前七年预测阿尔茨海默病。 让我们深入探讨这一革命性的发现以及它对阿尔茨海默病检测和治疗的未来意味着什么。
人工智能可以改变阿尔茨海默病早期检测的游戏规则
机器学习是人工智能的一个领域，它允许计算机从大量数据中学习和识别模式。 研究人员正在利用这一优势，在大量医疗信息数据集（包括脑部扫描、认知测试和遗传数据）上训练人工智能算法。 这些人工智能模型早在传统诊断方法之前就发现了与阿尔茨海默病相关的微妙变化和模式。
A 最近发表的研究 在 自然老化 强调了人工智能在预测阿尔茨海默氏症方面的巨大潜力。 加州大学旧金山分校 (UCSF) 的研究人员开发了一种人工智能算法，该算法成功预测了阿尔茨海默病，并具有值得注意的特征 提前七年准确率达 72%。 研究结果表明，人工智能模型可以比标准诊断工具更早地发现疾病迹象。
他们是如何取得如此非凡的成功的？
研究人员使用了一种称为回顾性队列研究的研究设计。 这意味着他们回顾电子健康记录 (EHR) 中的现有历史数据。
他们从电子病历中收集了各种数据，包括：
- 脑部扫描：不同类型的脑部扫描可以显示与阿尔茨海默氏症相关的变化
- 认知测试：评估记忆、思维和解决问题能力的测试
- 医生的诊断：之前诊断出可能与阿尔茨海默病风险相关的疾病
- 人口统计信息: 年龄、性别、学历等
本研究主要使用 随机森林 (RF) 模型。 想象一下决策树的集合作为一个团队进行“诊断”。 每棵树都会询问一系列有关患者健康数据的问题，他们的综合答案可以预测他们患阿尔茨海默病的风险。
为了训练人工智能模型，研究人员向它们提供了包含患有和不患有阿尔茨海默病的患者的大型数据集。 这可以让人工智能了解表明阿尔茨海默病风险的数据模式。 然后，在完全独立的“保留”数据集上测试模型的性能。 由于人工智能以前从未见过这些数据，因此它表明它实际上已经学会了如何预测新患者的阿尔茨海默病。
为了评估模型的效果，研究人员使用 AUROC 和 AUPRC 等指标。 AUROC 衡量模型在区分那些会患阿尔茨海默病和不会患阿尔茨海默病的人方面的能力。 AUPRC 重点关注模型的积极预测（即某人会患上阿尔茨海默氏症）有多少实际上是正确的。
重要的是，研究人员进一步研究并验证了这些发现：
- HLD 和 APOE：他们看了其他大的 电子病历数据集 并证实患有高脂血症（HLD）的人患阿尔茨海默病的风险更大。 此外， 载脂蛋白基因 （一种已知的阿尔茨海默病风险因素）具有与 HLD 和阿尔茨海默病相关的变异
- 骨质疏松链接：他们发现在其他数据集中患有骨质疏松症的女性也更快进展为阿尔茨海默病。 他们进一步确定了一个链接 MS4A6A基因 对于女性来说，它会影响骨密度和阿尔茨海默病的风险
研究人员还分享了公开使用的算法代码的所有细节。 GitHub 帖子 标题为“利用电子健康记录和知识网络进行阿尔茨海默病预测和性别特异性生物学见解”。
人工智能不可否认的潜力
这些技术虽然专门用于预测阿尔茨海默病，但展示了不可否认的潜力 人工智能在医学中的应用。 想象一下未来，人工智能可以帮助医生筛选大量复杂的医疗数据，识别人类可能错过的微妙模式。 这可能会导致一系列疾病的早期诊断、更个性化的治疗计划，甚至可能在疾病发生之前找到预防疾病的方法。
然而，虽然前景巨大，但挑战也同样巨大。 我们需要大量的高质量数据来训练可靠的人工智能模型。 我们必须认真解决隐私问题，并确保人工智能不会加剧现有的医疗保健差距。 最重要的是， 人工智能应该仍然是医生手中的强大工具，帮助他们做出判断，而不是取代它。
我们讨论的这项研究是向前迈出的重要一步。 它展示了如何负责任地开发人工智能 释放我们自己的医疗记录中隐藏的潜力，最终为我们所有人带来更好的健康结果。
如果什么…
虽然此类研究凸显了人工智能的潜力，但必须承认当如此强大的技术遇到医疗保健敏感领域时所涉及的风险。 训练有素的人工智能模型产生的误导性结果可能会导致误诊、不适当的治疗，甚至可能导致患者受伤。 此外， 一些人工智能算法的黑盒性质 意味着很难知道他们为何得出某些结论，从而使医生更难信任结果并将其纳入决策中。
还有迫在眉睫的隐私问题。 正如我们在最近的研究中看到的那样，医疗数据非常有价值且脆弱。 改变医疗保健网络攻击 案件。 人工智能系统需要大量数据集来学习，这引发了人们对数据泄露以及在未经患者同意的情况下使用此类敏感信息的担忧。 此外，人工智能可能会加剧医疗保健领域现有的差距。 如果人工智能模型经过训练 有偏见或不完整的数据集，他们可能会延续这些偏见，导致对某些人群的护理效果较差。
至关重要的是 不要让人工智能带来的兴奋掩盖了这些非常现实的风险。 负责任的开发意味着严格的测试、人工智能模型工作方式的透明度以及对患者隐私和公平的保障。 只有这样，我们才能自信地利用人工智能的潜力，同时最大限度地减少潜在的危害。
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