人工智能检测罕见形式的痴呆

马克斯普朗克人类认知和脑科学研究所和莱比锡大学医学中心的研究人员使用新的人工智能(AI)和机器学习技术来检测MRI图像上的罕见痴呆形式。

在他们的研究中，研究人员表明，人工智能可以自动识别患者成像数据中特定于罕见痴呆形式的模式，从而实现早期诊断。它们包括伴有记忆障碍的阿尔茨海默病和许多其他语言、个性或运动功能变化可能表征的疾病。

M先生在40岁时注意到，他不再有话要说了。这尤其影响了很少使用的词，如“鳍状肢”或“填充物”。他也再也记不住熟人和同事的名字了。

然而，理解语言在日常职业和私人生活中起作用。他的妻子注意到他不再好好听她说话，也无法下班。他怎么了?在医院中，在颞叶检测到脑容量减少。

医生发现M先生无法正确命名向他展示的东西，尤其是动物。他不确定某些事物的典型特征，例如长颈鹿是否有皮毛或鳞片。内存也有问题。但是M先生得了什么病呢?阿尔茨海默氏症痴呆?然而，他还比较年轻。

Matthias Schroeter在马克斯·普朗克人类认知和脑科学研究所进行研究，并在莱比锡大学医学中心认知神经病学诊所担任顾问精神病学家，他解释说：“我们研究中的患者M先生提出的问题在日常临床实践中是典型的。首先，问题在于正确的诊断，以便治疗可以适应每个患者及其特定疾病。然而，除了阿尔茨海默氏症痴呆(这是最著名的神经退行性疾病，其特征是记忆障碍)之外，还有许多其他疾病也需要不同的治疗方法。这些所谓的'孤儿病'，或经常发生在很小的时候的罕见疾病，需要专门的医疗中心。

AI 和 ML 自动检测疾病

在他们的研究中，Schroeter和他的同事Leonie Lampe使用磁共振成像(MRI)分析莱比锡大学医学中心和德国其他临床中心患者的大脑结构。

研究人员使用新的人工智能和机器学习技术来自动检测这些疾病。他们能够证明，这种方式可以及早发现罕见形式的痴呆。除了患有记忆障碍的阿尔茨海默病患者外，还包括许多其他疾病，这些疾病的特征是语言，个性或运动技能的变化。

“与以前的研究相比，与健康个体相比，我们不仅能够很好地识别病人，而且与其他痴呆疾病相比，我们能够识别特定的疾病。这是适应每个受影响者及其疾病的定制治疗的决定性一步，“Matthias Schroeter总结道。

M先生最终被诊断出患有语言功能疾病 - 原发性进行性失语症的语义变体。强化治疗使他能够弥补自己的问题，这样他就可以在诊断八年后继续担任推销员。

“即使这些疾病的病程进展，那些在疾病早期阶段受影响的人也可以在支持下继续工作和管理他们的日常生活。这就是为什么早期诊断和治疗措施的个体适应至关重要，“Matthias Schroeter说。

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