人工智能应用阿尔茨海默症检测,全球共话A.I.+医疗

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随着《忘不了餐厅》完美收官,这档由黄渤主持,豆瓣评分高达9.4分的暖心综艺引爆了这个夏天,也再次使“阿尔茨海默症”这一话题成为人们关注的焦点。

据世界卫生组织 (WHO) 公布的一份报告中显示,目前全球阿尔茨海默症患者高达4380万,到2030年,这一数字还将会增加一倍。也就是说,未来社会每3个家庭中就有一位阿尔茨海默症患者。

阿尔茨海默症(AD)是老年人认知能力的减退,是原发性的神经元变性。临床表现为记忆障碍、失语、失用、失认等症状。如今世界还未发现治愈方法

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《世界阿尔茨海默病报告》显示,全球约有4380万名阿尔茨海默病患者,从1990年到今天预计每20年患病人数将翻一倍,到2030年将达到7470万人,2050年更将突破1.3亿人。

智能医疗

(图片来源:GBD全球AD疾病负担研究报告)

我国阿尔茨海默病患者已超过千万,每年以30万以上的新发病例快速增长。

(图片来源:世界阿尔茨海默症报告)

报告虽然显示96%的患者为65岁以上的老人,但是也有27岁的AD患者。

综上,阿尔茨海默症已经成为世界范围亟待解决的重要难题。如何减少该疾病的发病率?提前预测及早预防是关键

A.I.应用阿尔茨海默症检测,全球共话A.I.+医疗

预测是如今对付AD的方式之一。根据国际阿尔茨海默病防治协会提供的数据显示:

减少患者总数:如果临床治疗可以推迟患者晚发病一年,那每年将会减少900万患者。

节约治疗开支平均每位阿尔茨海默症患者每年耗用33000美元。通过A.I.预测,早期的诊断和诊断介入,如果可以推迟5年,则可在30年内解决5万亿美元。

快捷无痛预测过去的AD检测采用腰椎穿刺提取脑脊液的方式,对Aβ淀粉样蛋白、Tau蛋白进行检测。

如今通过A.I.技术对阿尔茨海默症进行早筛,诊断日益成熟,可以通过人工智能算法准确预测患病率,减少病人痛楚。

下面我们看一看A.I.应用于AD检测实例:

2018年11月,斯坦福大学的研究人员开发了一种基于深度学习的系统,可从核磁共振成像中自动检测阿尔茨海默症及其生物标志物,准确率高达94%。

该团队采用CUDNN-accelerated TensforFlow深度学习框架,基于Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative提供的数据集,训练3D卷积神经网络。该神经网络学会解释大脑不同区域及其与疾病的关联,包括与阿尔茨海默症相关的生物标志物。

国内的A.I.公司雅森科技结合临床病历、神经心理学量表、脑电图及多种影像数据对患者的脑部情况进行分析,利用多模态及深度学习技术。

基于中国人群组标准脑模板及连续五年随访的AD专病数据库,训练出诊断和预测模型,可以对患者进行痴呆症疾病分类及五年内病程预测,并生成结构化报告。

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