科大研深度学习模型 早辨识阿尔兹海默症

2023-06-08 11:57

阿尔兹海默症是涉及认知功能障碍、脑细胞丧失的致命疾病,科技大学校长叶玉如参与领导的研究团队,首度利用人工智能深度学习模型进行早期风险预测,准确率超过70%,有望革新阿尔兹海默症及心血管疾病的诊断、干预、治疗和临牀研究。

研究团队由叶玉如与科大大数据研究所主任陈雷带领,建立首批深度学习的人工智能模型,利用遗传讯息,评估欧洲和中国人群患上阿尔兹海默症的多基因风险。新模型能更准确地辨识出阿尔兹海默症患者,亦量化评估遗传风险,对各种生物过程的影响,根据各种风险对个体进行分级分层。研究将新型深度学习模型与基因检测相结合,准确率超过70%。


结合基因检测 准确率逾70%

现时阿尔兹海默症的临牀诊断,主要是透过医生判断、认知能力量表测试和脑部扫描进行,但往往在患者出现病徵才进行,错失早期诊断和制定干预策略的时机。叶玉如指,科大团队的研究证明,深度学习方法在遗传研究和阿尔兹海默症风险预测方面的有效性,有助加快大规模风险筛查,而将个体根据疾病风险分级,为阿尔兹海默症的致病和恶化机制,提供崭新研究思路和见解。

陈雷补充指,透过运用神经网络模型,有效捕捉到高维基因组数据中的非綫性特徵,从而提高阿尔兹海默症风险预测的准确度,而透过人工智能数据分析,将有风险的个体分为多种亚组别,揭示了潜在的疾病机制。研究团队正进一步研究并完善模型,最终目标是将其纳入常规筛查的流程中。本报记者


《星岛头条》APP经已推出最新版本,请立即更新,浏览更精彩内容:https://bit.ly/3yLrgYZ

關鍵字

最新回应

關鍵字

相關新聞

You are currently at: 187235123.xyz
Skip This Ads
close ad
close ad