據估計，全世界有4400萬人患有某種形式的阿爾茨海默氏症或痴呆症，但儘管有這種疾病的巨大影響，但只有16％的人接受過定期的認知評估。
評估和篩選工具很普遍，但存在對其可靠性的擔憂。甚至像MemTrax這樣的在線工具也存在問題，條件的複雜性對準確的診斷提出了相當大的挑戰。
最近的一項研究探討了使用人工智能測試MemTrax工具有效性的前景，特別是作為大腦健康的連續識別任務（M-CRT）測試的一部分。
研究人員利用HAPPYneuron數據庫，收集了近18,500份記錄的數據集。這些記錄包含一般健康檢查問題的答案，以及人口統計信息和參加MemTrax M-CRT測試的人的測試結果。
研究人員解釋說：“我們研究的結果為推進臨床治療阿爾茨海默病等非常複雜疾病的方法邁出了重要一步。” “通過分析人類系統多個領域的廣泛屬性和大腦健康的功能行為，知情和戰略指導的高級數據挖掘，監督機器學習和強大的分析對於醫療保健提供者來說可以是不可或缺的，事實上是必要的檢測和預測這種疾病的進一步發展和認知障礙的無數其他方面。“
認知能力下降
當然，團隊並不是唯一一個使用AI來幫助我們更有效地應對阿爾茨海默氏症的人。多倫多大學的一個研究小組開發了一種基於AI的算法，他們認為這種算法能夠準確預測最終導致阿爾茨海默病的認知能力下降率。
這項工作在最近發表的論文中有記載，該算法涉及從磁共振成像（MRI），遺傳學和臨床數據中學習阿爾茨海默氏症特徵的算法。該團隊認為，它有助於預測個體的認知能力是否會在未來五年內充分衰退，從而導致阿爾茨海默氏症。
“目前，治療阿爾茨海默氏症的方法有限，我們所擁有的最佳證據就是預防。我們的AI方法作為“醫生的助手”可能具有重要意義，可以幫助人們進入正確的治療途徑。例如，人們甚至可以開始改變生活方式，這可能會延遲老年痴呆症的開始階段甚至完全阻止它，“他們解釋說。
我們可以更有效地篩查和預測阿爾茨海默氏症和痴呆症等疾病的發作，我們可以更有效地開始治療它們。鑑於挑戰的規模，這是一項可以對數百萬人的生活產生深遠影響的改進。
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