突破性的人工智能现在可以提前7年预测阿尔茨海默氏症

我们还没有治愈的方法阿尔茨海默病，但及早发现它意味着可以做好准备，甚至可能采取预防措施。

新增功能人工智能（AI）模型可以很快为注定在症状出现前几年出现症状的个体提供早期预警。

来自加州大学旧金山分校（UCSF）和斯坦福大学的一个团队申请了机器学习方法处理超过 500 万条健康记录，训练 AI 发现连接的模式阿尔茨海默氏症到其他条件。

由此产生的系统并不完美，但当与已知后来患上阿尔茨海默氏症的人的记录进行测试时，人工智能能够在72%的时间内准确预测其发展 - 在某些情况下，甚至长达七年。

人工智能系统的预测能力源于它能够结合对几种不同风险类型的分析来计算阿尔茨海默氏症的发展.这些发现可以告诉我们更多关于这种疾病的原因，以及谁可能容易受到这种疾病的影响。

“这是在常规临床数据上使用人工智能的第一步，不仅是为了尽早识别风险，也是为了了解其背后的生物学。说来自加州大学旧金山分校的生物工程师Alice Tang。

该模型检测到许多可用于计算阿尔茨海默氏症风险的条件，包括高血压，高胆固醇,维生素D 缺乏症，以及抑郁症.勃起功能障碍和前列腺肥大也是男性的重要因素，其中骨质疏松（骨骼疾病）对女性意义重大。

这并不是说有这些健康问题的人会患上痴呆，但人工智能分析将每个问题作为值得关注的预测因素。希望同样的机器学习方法有朝一日能够识别其他难以诊断的疾病的风险因素。

“正是疾病的结合使我们的模型能够预测阿尔茨海默氏症的发作，”说柄脚。“我们发现骨质疏松症是女性的一个预测因素，突出了骨骼健康和痴呆风险之间的生物学相互作用。

研究人员还调查了一些已确定的联系背后的生物学。发现骨质疏松症、女性阿尔茨海默氏症和基因MS4A6A的变异是相互关联的，为研究这种疾病的发展提供了新的机会。

“这是一个很好的例子，说明我们如何利用机器学习来利用患者数据来预测哪些患者更有可能患上阿尔茨海默氏症，并了解其原因。说玛丽娜·西罗塔（Marina Sirota），加州大学旧金山分校（UCSF）的计算健康科学家。

该研究已发表在自然衰老.

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