深度学习算法在诊断阿尔茨海默氏症方面优于专家
深度学习算法在诊断阿尔茨海默氏症方面优于专家
波士顿大学医学院开发的新技术可以减少误诊，提高资源匮乏地区的疾病检测
波士顿大学医学院开发了一种新的深度学习算法，可以直观地显示阿尔茨海默病的风险，从而得出比人类神经学专家更准确的诊断。图片来源：metamorworks/iStock
阿尔茨海默病是美国第六大死因。今天，超过500万美国人患有神经退行性疾病，预计到2050年这一数字将上升到1400万。然而，由于不同的人有不同的症状，很难对阿尔茨海默病做出明确的诊断，更难预测一个人患上这种疾病的可能性。
波士顿大学医学院（Boston University School of Medicine）助理教授维贾雅·科拉查拉马（Vijaya Kolachalama）正在借助一种深度学习算法，使这种预测变得更容易、更确定。该算法依赖于几个指标，包括磁共振成像（MRI）脑部扫描、年龄、性别和小型精神状态检查（MMSE）的分数，MMSE通常用于测量认知障碍。发表在《大脑》杂志上的一篇论文描述了这种算法，它可以直观地显示阿尔茨海默氏症的风险，从而进行准确的诊断。
为了开发这个算法，澳门威尼斯人注册网站研究团队，包括波士顿大学医学院解剖学、神经生物学和流行病学教授罗达·奥（Rhoda Au），以及弗雷明汉心脏澳门威尼斯人注册网站研究的神经心理学主任，首先使用了一个大型国家队列的数据，阿尔茨海默病神经成像倡议，然后使用其他三个重要队列的数据来验证他们的发现，包括弗雷明汉心脏澳门威尼斯人注册网站研究。
Kolachalama说：“我们的澳门威尼斯人注册网站研究人员使用了原始的大脑MRI扫描，以及来自四个不同国家队列的阿尔茨海默病患者和认知正常人群的人口统计学和临床信息。”“我们还获得了一小群人的死后数据，这些人被评估是否存在任何与阿尔茨海默病相关的病理。有趣的是，我们发现我们的模型预测[阿尔茨海默氏症的风险]与这些病例的神经病理学评分相关。”
Kolachalama说，因为就确认阿尔茨海默病而言，尸检结果是决定性的，所以成功的比较将模型预测建立在生物学证据的基础上。随后，Kolachalama实验室的澳门威尼斯人注册网站研究人员进一步验证了他们的澳门威尼斯人注册网站研究。
他说：“我们邀请了来自波士顿医学中心、内布拉斯加州大学医学中心、德克萨斯大学卫生中心和北京协和医院的国际神经学家专家团队来完成检测阿尔茨海默病的任务。”“在同一组病例中，我们要求模型预测阿尔茨海默病的风险。有趣的是，在这种面对面的比较中，该模型的表现略好于一般的神经学家专家。”
阿尔茨海默病药物发现基金会的创始执行董事兼首席科学官霍华德·菲利特说，开发这种数字生物标志物具有很大的价值。菲利特说：“数字生物标志物将补充现有的血液和脊髓液生物标志物测试以及神经成像测试。”“它们将使医生、患者和护理人员能够在阿尔茨海默病的各个阶段捕捉到患者功能和精神状态的频繁变化。这对于筛查和诊断患者、监测治疗反应以及提高临床试验的严谨性和效率至关重要。”
Kolachalama说，最大的收获是，计算机可以利用现成的数据，如核磁共振脑部扫描，准确地检测出阿尔茨海默病等使人衰弱的疾病。这表明这些技术具有广泛的潜力，特别是在资源有限的环境中，那里缺乏具有足够神经学专业知识的临床医生。
这项技术还可以使发达国家的诊断医生受益，在发达国家，诊断错误是患者报告的医疗错误中最常见的原因，占所有错误的近60%，估计每年有4万至8万人死亡。Kolachalama说：“如果计算机模型能够准确地检测出这种疾病，就可以挽救生命，降低成本负担，并及时提供护理。”
Kolachalama说，他的团队在神经成像方面的深度学习方法显示出广泛的临床诊断前景。他说：“这可以很容易地用于处理其他医学成像数据，比如CT扫描和x射线。”“它还可以扩展到分析身体其他器官的图像，并开发预测模型来诊断其他疾病。”
该项目得到了国家促进转化科学中心、国家卫生澳门威尼斯人注册网站研究院、美国心脏协会以及波士顿大学Rafik B. Hariri计算与计算科学与工程澳门威尼斯人注册网站研究所的哈里里澳门威尼斯人注册网站研究奖的支持。
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