该公司不再手工撕毁报纸,而是提前18个月使用

热门新闻 2018-11-09 10:37:31 136

  每年,全世界数百万人都患有阿尔茨海默病(阿尔茨海默病)。据阿尔茨海默氏症协会称,阿尔茨海默病是美国第六大常见死亡原因,其死亡人数多于乳腺癌和前列腺癌。治疗费用仍然非常昂贵,如果可以通过早期检查进行测试,它可以节省近7.9亿美元的医疗费用。忘记。

   AI是一家专门为临床研究设计软件工具的创业公司。该公司的研究人员认为,人工智能在个性化诊断和治疗中可以发挥非常重要的作用。一篇发表在预印论文网站Arvix上。在关于组织的文章中(文章名称《使用深度学习来进行阿尔茨海默病进展的全面,个性化预测》),研究人员提出了一种预测疾病的系统,该系统基本上预测了每个患者在未来的每个阶段。可能遇到的各种症状。研究小组写道:“两名患有相同疾病的患者有时会出现不同的疾病发展症状和不同的治疗反应。” “了解如何预测和管理患者之间的这些差异。这是精准医学的主要目标。利用机器学习方法开发的疾病发展监测计算机模型为我们提供了有效解决患者之间异质性问题的工具。“能够检测认知衰退的人工智能系统并非没有先例。蒙特利尔麦吉尔大学的神经科学家开发了PET扫描摄取算法。该算法能够识别最终患有痴呆症的患者,准确率为84%。此外,杜克大学的科学家和克罗地亚的Rudjer Boskovic研究所也使用机器学习来了解脑组织随时间的变化。但是忘掉了。 AI系统使用无监督学习方法,这意味着它使用未分类和标记的数据。另外,它可以同时计算患者的各种状况和置信区间的预测。整个系统的开发主要分为两部分。首先,开发团队使用Boltzmann编码对抗机(BEAM)对临床数据进行建模。 BEAM是一种神经网络,完全适用于模型数据分类和功能。他们在重大疾病联盟中建立了一个阿尔茨海默病在线数据库(从18个月收集的数据库涵盖了1908年Alzhai的42个变量)。它在发病率患者的数据组成中进行了培训和测试。开发团队的患者测量方法包括阿尔茨海默氏症量表认知(ADAS-Cog,一种广泛使用的认知量表)和迷你精神状态检查(用于临床和临床测量)。研究环境中认知障碍问卷调查表。然后开发团队使用这个建立的模型生成“虚拟患者”及其相关的认知测试分数、实验室测试数据以及临床数据。他们模拟个体患者以预测疾病进展,例如单词回忆,方向和命名,这反过来可用于测量阿尔茨海默氏症量表 - 认知评分。研究人员声称,这种不受管制的模型可以准确预测阿尔茨海默病至少18个月,他们相信该模型也可用于预测患有其他退行性疾病的患者的最终结果。研究小组写道:“我们在这里描述的用于模拟阿尔茨海默病症状进展的方法可以扩展到其他疾病。深度生成模型在临床数据中的广泛应用可以产生真正的药物。比较的综合数据集数据可减少隐私问题,或可用于模拟临床试验以优化研究设计。在某些特定疾病领域,使用模拟数据预测特定个体疾病风险的工具可帮助医生为患者选择更正确的治疗方案。 “