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

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

馬薩諸塞州綜合醫院研究人員用數萬(wàn)張人腦掃描圖像訓練了一個(gè)深度學(xué)習模型，部分圖像是患有阿爾茲海默氏癥的患者大腦，部分沒(méi)有，隨后該研究將該模型與真實(shí)臨床診斷數據進(jìn)行了對比。

結果顯示，經(jīng)過(guò)訓練的深度學(xué)習模型識別阿爾茨海默氏癥的準確率達到90.2%，相比之下，比沒(méi)有接受過(guò)訓練的、更簡(jiǎn)單的人工智能模型的診斷準確率高約5個(gè)百分點(diǎn)。

值得一提的是，90%的準確率還遠遠高于臨床檢測準確率。根據2017年美國國立衛生研究院（NIH）公布的一項研究，由人主導的臨床檢出率僅為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，該病癥是最難預測和診斷的疾病之一。2017年一項針對900多人的研究發(fā)現，多達四分之一的阿爾茨海默病患者被誤診。

醫生們認為，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(zhù)巨大的應用前景。

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