健康一線（vodjk.com）訊：近日，韓國高科技科學(xué)院（Korea Advanced Institute of Science and Technology）和Cheonan公共衛(wèi)生中心的科學(xué)家們通過深度學(xué)習(xí)（deep learning）開發(fā)出一項技術(shù)， 能以超過84%的準確度識別未來三年可能發(fā)展成為阿茲海默病的潛在病人。

雖然目前沒有已知的方法在晚期病例階段中制止阿茲海默病的惡化，但有證據(jù)表明，如果早期發(fā)現(xiàn)，相應(yīng)治療有望使疾病進展獲得減慢或停止。所以，如何找到一種可靠的方法來提早發(fā)現(xiàn)那些有可能具備疾病風(fēng)險的潛在病人，逐步成為醫(yī)學(xué)研究和臨床護理的重要目標。

其中一種方法是研究大腦的正電子發(fā)射斷層掃描（PET）掃描圖片。眾多醫(yī)學(xué)研究顯示，阿茲海默病患者的大腦部位大量產(chǎn)生一種被稱為淀粉樣蛋白斑塊的特征性蛋白質(zhì)團塊，它能負面影響大腦使用葡萄糖的能力，于是顯著降低腦代謝速率。利用這一原理，某些類型的PET掃描可以顯示出上述兩種情況的大腦跡象，因此可以被用于發(fā)現(xiàn)最有可能發(fā)展成為阿茲海默病的輕度認知障礙患者。但這一理論在操作中難以得到適當實踐：認讀解釋PET圖像很不容易。研究人員通過長期培訓(xùn)可以尋找一兩個大的生物學(xué)標記，但是這種方法不僅耗時且容易出錯。

這次科學(xué)家開發(fā)了深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，期望這一過程可替代人類的觀察活動。近年來，世界各地的阿茲海默病研究人員一直在建立一個健康人群與阿爾茨海默病患者腦圖像的數(shù)據(jù)庫，科學(xué)家使用這個數(shù)據(jù)庫來訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且在此基礎(chǔ)之上識別它們之間的區(qū)別。該數(shù)據(jù)集由182位70多歲的健康人大腦圖像和139位相似年齡的確診阿茲海默病患者大腦圖像組成。通過培訓(xùn)，該機器軟件系統(tǒng)很快就學(xué)會了識別差異，精確度幾乎達到了百分之九十。接下來，科學(xué)家使用他們的機器來分析不同的數(shù)據(jù)集。這里面包括了181位70多歲輕度認知障礙患者的腦部圖像，其中79人在三年內(nèi)繼續(xù)發(fā)展為阿茲海默病——顯然機器學(xué)習(xí)的任務(wù)是發(fā)現(xiàn)這些易患疾病的個體。

結(jié)果顯示，軟件系統(tǒng)識別輕度認知障礙患者轉(zhuǎn)化成為阿茲海默病的預(yù)測精度高達84.2％，優(yōu)于常規(guī)基于特征的人為量化方法（p<0.05），顯示出了深度學(xué)習(xí)技術(shù)使用腦圖像預(yù)測疾病預(yù)后的可行性。