识别老年痴呆症人工智能的科学突破2018年10月24日Yardi博客员工人工智能（AI）多年来一直被用于解决医学领域的复杂问题，从精确确定药物剂量到帮助医生识别和治疗癌症。随着人工智能在科学中应用的好处不断被探索，研究人员宣布了一项突破性的发现。美国疾控中心（CDC）的一项令人担忧的研究显示，到2060年，阿尔茨海默病的发病率预计将翻番，达到1400万人。在此之后，科学家们本月透露，人工智能可能能够预测导致阿尔茨海默氏症的认知能力下降，直到疾病被诊断出来之前的5年。阿尔茨海默病是痴呆症中最常见的一种，其特征是记忆力衰退导致独立性丧失。根据疾控中心的研究，它是美国第六大死因，也是65岁及以上成年人的第五大死因。根据最近的一项调查，老年痴呆症和记忆护理被认为是老年人生活中增长最大的领域。在诊断和治疗有限的情况下，早期发现和预防这种情况是阻止老年痴呆症最有效的方法。认识到早期发现是关键，由计算神经科学家、麦吉尔大学助理教授马拉尔·查克拉瓦蒂领导的加拿大科学家团队，创造了一种算法，旨在学习痴呆症发作的特征。研究人员利用来自800名患者的核磁共振成像、遗传学和临床数据对该算法进行了训练，这些患者从正常健康的老年人到轻度认知障碍的人，再到患有完全发展的阿尔茨海默病的患者。虽然负责这一科学飞跃的团队已经在其他独立的患者样本组上复制了他们的研究结果，但他们希望对算法进行更多的微调。""我们目前正在使用新的数据来测试预测的准确性，"Chakravarty博士说它将有助于我们完善预测，并确定我们是否能够预测更远的未来。"科学家收集的数据越多，医生就越能识别出最有可能导致老年痴呆症的认知能力下降的人。在老年生活行业，这一发展将有助于临床工作人员认识到在其他方面很容易被忽略的模式。发现最初的症状可以引导老年痴呆症患者找到正确的治疗途径，并开始改变生活方式，从而延缓疾病的开始阶段，甚至完全预防疾病的发生。