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人工智能驱动的大脑测试可能会提前几十年发现阿尔茨海默病的风险
研究人员开发了一种新的大脑扫描方法，可能有助于在症状出现前数年预测阿尔茨海默病。新系统使用核磁共振扫描、大型医学数据库和人工智能来识别与未来痴呆风险相关的隐藏大脑模式。这项研究是由德克萨斯大学健康科学中心 UTHealth 的科学家进行的，人工智能驱动的后脑测试可能会提前几十年发现阿尔茨海默病的风险，该研究首次出现在 Knowridge Science Report 上。
来源:Knowridge科学报告研究人员开发了一种新的大脑扫描方法，可能有助于在症状出现前数年预测阿尔茨海默病。
新系统使用 MRI 扫描、大型医学数据库和人工智能来识别与未来痴呆风险相关的隐藏大脑模式。
该研究由德克萨斯大学健康科学中心、UTHealth 休斯顿行为健康科学学院、南加州大学凯克医学院和马里兰大学医学院的科学家进行。研究结果发表在《分子精神病学》杂志上。
阿尔茨海默病是一种进行性脑部疾病，会慢慢破坏记忆和思维能力。它是全世界痴呆症的主要原因，影响着数百万老年人。
患有阿尔茨海默病的人通常首先会注意到轻微的记忆问题、混乱或注意力不集中。随着病情恶化，日常活动变得越来越困难，许多患者最终失去了独立生活的能力。
阿尔茨海默病的最大问题之一是，大脑损伤通常早在症状变得明显之前就开始了。
科学家认为，在诊断之前，有害的变化可能会在大脑内部悄然发生数十年。
当患者寻求医疗帮助时，涉及记忆和思维的重要大脑区域可能已经严重受损。
正因为如此，世界各地的研究人员都在寻找更早识别阿尔茨海默病风险的方法。
这项新研究的重点是开发一种称为区域脆弱性指数（RVI）的工具。
RVI 的目标是测量一个人的大脑与患有阿尔茨海默病的人的大脑模式的相似程度。
为了构建该索引，科学家们使用了从阿尔茨海默病神经影像计划和 ENIGMA 联盟等国际研究项目中收集的大量脑成像数据。
如果大脑与已知的阿尔茨海默病相关模式非常相似，则 RVI 分数会增加。