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人工智能技術(shù)在醫(yī)療診斷領(lǐng)域帶來了重大突破，阿爾茨海默癥篩查準(zhǔn)確率高達(dá)90%以上。

上周發(fā)表在國際著名科學(xué)期刊《PLOS ONE》上的一項研究指出，深度學(xué)習(xí)模型在阿爾茨海默氏癥診斷中比未經(jīng)訓(xùn)練的AI模型更加準(zhǔn)確，而且該技術(shù)能夠排除一些干擾診斷的因素，如年齡。

馬薩諸塞州綜合醫(yī)院研究人員用數(shù)萬張人腦掃描圖像訓(xùn)練了一個深度學(xué)習(xí)模型，部分圖像是患有阿爾茲海默氏癥的患者大腦，部分沒有，隨后該研究將該模型與真實臨床診斷數(shù)據(jù)進行了對比。

結(jié)果顯示，經(jīng)過訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型識別阿爾茨海默氏癥的準(zhǔn)確率達(dá)到90.2%，相比之下，比沒有接受過訓(xùn)練的、更簡單的人工智能模型的診斷準(zhǔn)確率高約5個百分點。

值得一提的是，90%的準(zhǔn)確率還遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于臨床檢測準(zhǔn)確率。根據(jù)2017年美國國立衛(wèi)生研究院（NIH）公布的一項研究，由人主導(dǎo)的臨床檢出率僅為77%。

如此較高的診斷率是阿爾茨海默氏癥診斷的重大突破，到目前為止，該病癥是最難預(yù)測和診斷的疾病之一。2017年一項針對900多人的研究發(fā)現(xiàn)，多達(dá)四分之一的阿爾茨海默病患者被誤診。

醫(yī)生們認(rèn)為，人工智能在改善癌癥、糖尿病和阿爾茨海默病等病癥診斷方面有著巨大的應(yīng)用前景。

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