近日，发表在《美国医学会杂志网络公开版》(JAMA Network Open)上的一项研究中，来自英国埃克塞特大学的研究团队利用超过15300名美国患者的数据发现，人工智能可以预测哪些人会在两年内患阿尔茨海默病，准确率高达92%。该算法还有助于减少被错误诊断为阿尔茨海默病的患者数。

在这项研究中，研究人员分析了美国30家国家阿尔茨海默症协调中心记忆门诊的患者数据。所有参与者在研究开始时都没有患阿尔茨海默病，但许多人在记忆或其他大脑功能方面已经遇到了问题。在2005年至2015年的研究期间，十分之一参与者（1568人）在两年内被新确诊为阿尔茨海默病。研究人员发现，机器学习模型可以预测这些新的阿尔茨海默病病例，准确率高达92%，而且远比现有的两种替代研究方法更准确。

研究人员还首次发现，大约8%（130人）的阿尔茨海默病诊断结果似乎是误诊，因为他们的诊断后来被推翻了。机器学习模型准确识别了80%以上的错误诊断结果。这意味着，人工智能不仅可以准确预测哪些患者将被确诊为阿尔茨海默病，还可以提高诊断结果的准确性。

研究通讯作者、埃克塞特大学阿兰·图灵研究员David Llewellyn教授说：“我们现在能够教会计算机准确预测哪些患者将在两年内发展为阿尔茨海默病。我们也很高兴地获悉，我们的机器学习方法还能够识别可能被误诊的患者。这将有可能减少临床实践中的猜测，并大大改善诊断途径，以帮助患者家庭尽可能快速、准确地获得所需的支持。”

他补充说：“我们知道阿尔茨海默病是一种非常可怕的疾病。在记忆门诊使用机器学习方法可以帮助确保更高的诊断率，并减少误诊可能导致的不必要的痛苦。”

这项研究证明，机器学习是有效的，它利用了临床上常规可用的患者信息，如记忆和大脑功能、认知测试表现以及特定的生活方式因素。该团队现在计划进行后续研究，以评估机器学习方法在临床中的实际应用，以及是否可以将该方法推广到改善阿尔茨海默病的诊断、治疗和护理中。

论文链接：http://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/10.1001/jamanetworkopen.2021.36553

注：此研究结果摘自《JAMA Network Open》，文章内容不代表本网站观点和立场，仅供参考。