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AI模型：阿尔茨海默病早期诊断的突破
FINGERS-7B 整合了数万名高危人群的生活方式、临床、基因组和蛋白质组数据。
来源:OSP网站大数据新闻阿尔茨海默病在最早阶段得到最有效的预防——最好是在第一个症状出现之前。为了对个人和整个人群进行早期、准确的风险预测，麻省理工学院的人工智能研究人员、医生和科学家团队开发了世界上第一个旨在预防阿尔茨海默病的人工智能模型。 FINGERS-7B 模型在最大的人工智能会议之一 ICLR 上展示。
FINGERS-7B 结合了数万名高危人群的生活方式、临床、基因组和蛋白质组数据，以识别临床前阿尔茨海默病的多维生物标志物。通过处理 WW-FINGERS 网络数据集，与现有方法相比，它的临床前诊断准确性提高了四倍，并将受访者分层提高了 130%。该开源模型部署在由阿尔茨海默病数据倡议 (ADDI) 管理的基于云的安全 AD 工作台环境中。
作为 FINGERPRINT 项目的一部分，FINGERS-7B 与执行自动多变量分析的 AI 代理相结合。该模型接受了来自数万名有患阿尔茨海默病风险的人的数据的训练，并接收了有关他们的生活方式、临床数据、生物标志物、基因组和蛋白质组信号的信息，识别了该疾病临床前阶段的多组学生物标志物。
每个人都携带独特的信号组合，有助于识别疾病风险，如果正确理解，有助于预防和治疗阿尔茨海默病。 FINGERPRINT 是一项加速发现的技术，由专门的试剂和新的核心模型组成，可以解释这些生物信号，以帮助发现新的生物标志物和定制治疗方法。