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新華社、北京、7月22日（新華社） アルツハイマー病の進行を効果的に制御するには、早期診断が非常に重要です。ケンブリッジ大学と英国の他の機関の研究者らは、新しい人工知能（AI）モデルを開発し、このモデルは侵襲的または高価な検査を回避できるだけでなく、アルツハイマー病を早期に予測できると述べた。

報告によると、アルツハイマー病の正確な早期診断には、通常、腰椎穿刺やポジトロン断層撮影などの侵襲的または高価な検査方法が必要です。ただし、すべての医療機関にそのような検査環境があるわけではありません。その結果、患者の最大 3 分の 1 が誤診される可能性があり、さらに多くの患者は診断が遅すぎて効果的な治療を受けられない可能性があります。ケンブリッジ大学が主導する AI 予測モデルは、研究対象者が今後 3 年間にアルツハイマー病を発症するかどうかを効果的に予測できる、非侵襲的かつ低コストの方法を提供します。関連する研究は British Journal of Electronic Clinical Medicine に掲載されています。

米国の研究チームが灰白質萎縮症患者 400 人から収集した認知テストと MRI スキャンのデータに基づいて、研究チームは機械学習アルゴリズムを使用して AI 予測モデルを構築し、英国の複数の診療所からの実世界データを使用してモデルをテストしました。 、シンガポールおよびその他の国のモデル。このモデルはテキストや画像などのマルチモーダル データを使用するため、従来の臨床診断よりも初期症状がアルツハイマー病に移行する確率をより正確に予測できます。

テストの結果、このモデルは 3 年以内にアルツハイマー病を発症する人の特定において 82% の精度があり、3 年以内にアルツハイマー病を発症しない人の特定においては 81% の精度があったことが示されました。

世界中で 5,500 万人以上の人々が認知症に苦しんでおり、その中で最も一般的なタイプはアルツハイマー病です。研究チームは将来的には、血管性認知症や前頭側頭型認知症など、他のタイプの認知症を予測できるようにモデルを拡張し、血液検査のマーカーなどさまざまな種類のデータを使用したいと考えている。 （以上）