新的人工智能軟件可以讓醫生更容易、更快地診斷失智癥
研究人員創建了一種算法，能夠僅使用醫生收集的患者信息來確定認知能力下降的原因。
波士頓大學
7月17日
盡管阿爾茨海默病是導致失智癥（失智癥是一個統稱，指影響日常生活的認知缺陷，如記憶或語言喪失）最常見的病因，但它并非唯一病因。由于失智癥可能由多種原因同時引起，因此得出明確診斷并不容易，也不迅速。而且往往到那時，再進行干預已為時過晚。
波士頓大學（Boston University，BU）的 Vijaya B. Kolachalama 是一位利用計算機輔助醫學診斷的專家，他開發了一種人工智能工具，能夠確定導致患者認知能力下降的原因，并幫助醫生更有效地鎖定準確診斷。
該工具由波士頓大學的研究人員和外部合作者共同開發，利用通常收集的患者信息（如病史、用藥情況、人口統計數據、神經病學和神經心理學檢查分數）和神經影像學數據（如磁共振成像掃描）來準確識別失智癥的具體病因。對于每個病例，將所有可用信息輸入到人工智能驅動的軟件中，然后該軟件會預測患者所患失智癥的類型，并給出一個置信度評分。相關研究結果發表在《自然-醫學》（Nature Medicine）雜志上。
研究于2024年7月4日發表在《Nature Medicine》（最新影響因子：58.7）雜志上
Kolachalama 是波士頓大學醫學和計算機科學副教授，也是該論文的通訊作者，他說：“我們認為，人工智能可以通過早期識別這些疾病，并幫助醫生更有效地管理患者，防止病情惡化，從而發揮作用。”
該平臺可以診斷 10 種不同類型的失智癥，包括血管性失智和額顳葉失智，即使它們同時發生也能診斷。隨著治療阿爾茨海默病的新藥（如Kisunla，一種最近獲得 FDA 批準，用于輕度認知障礙患者的注射劑）獲得批準，Kolachalama 希望他的團隊的人工智能工具能夠幫助確定誰能從不同治療中獲益，或誰能參加臨床試驗，以幫助將更多藥物推向市場。
該算法是在來自世界各地九個不同數據集的 50,000 多名個體的數據上進行訓練的。為了測試該軟件的性能，研究人員讓單獨工作的神經科醫生和使用計算機模型的神經科醫生分別評估 100 個病例。然后，他們比較了單獨工作的醫生和使用該軟件醫生的結果，發現該軟件將醫生的診斷準確率提高了 26%。
Kolachalama 與來自世界各地的神經科醫生和放射科醫生合作，他們都能接觸到不同類型的患者信息。因此，即使信息有限，該軟件也能發揮作用。例如，在低收入國家資源匱乏的醫院中，磁共振成像機器并不普遍，因此，擁有一種能夠利用任何類型可用患者數據的工具，對于將該技術擴展到最需要它的地區至關重要。
Kolachalama 說：“鑒于在偏遠和經濟發展中地區以及城市醫療中心獲取金標準檢測面臨重大挑戰，利用常規臨床數據生成診斷的能力變得越來越重要。”
他指出，全球神經病學專家短缺，而神經科患者數量卻在不斷增長，這種不匹配給醫療系統帶來了巨大壓力。Kolachalama 說，擁有一款能夠輔助診斷的軟件程序，將有助于減輕時間和資源有限的醫生的負擔。該人工智能工具的下一步是進行實地測試，將其引入醫院和診所，這是 Kolachalama 及其團隊正在積極努力的目標。
創立于1839年的波士頓大學
參考文獻
Source：Boston University
New AI Software Could Make Diagnosing Dementia Easier and Faster for Doctors
Reference：
Xue, C., Kowshik, S.S., Lteif, D. et al. AI-based differential diagnosis of dementia etiologies on multimodal data. Nat Med (2024). https://doi.org/10.1038/s41591-024-03118-z
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原文標題 : 新的人工智能軟件可以讓醫生更容易、更快地診斷失智癥
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