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“機器改進(jìn)”工具或可預測10年后的癡呆進(jìn)展

2016-12-24 來(lái)源:醫脈通神經(jīng)科  標簽: 掌上醫生 喝茶減肥 一天瘦一斤 安全減肥 cps聯(lián)盟 美容護膚
摘要:研究者解釋稱(chēng),機器改進(jìn)是利用多種方法指導計算機以提高預測能力的過(guò)程。這種類(lèi)型的大數據人工智能只是剛開(kāi)始被用于癡呆預防中。相比之前一些用于計算癡呆風(fēng)險評分的方法,DSI的主要優(yōu)勢在于其處理大量異構數據、缺失數據和利用未加工數據的能力。

  新的研究表明,一個(gè)新型老年癡呆預測模型——被稱(chēng)為病情指數(DSI)——或可有助于識別10年后的疾病風(fēng)險。DSI是一個(gè)經(jīng)過(guò)驗證的風(fēng)險評估工具,利用“機器改進(jìn)”方法分析大量健康信息。

  資深作家AlinaSolomon(東芬蘭大學(xué))表示,“我們很高興看到這個(gè)工具能夠很好的預測癡呆。”不過(guò)她強調,DSI不能用于癡呆診斷,但可有助于作出決定和制定預防癡呆的策略。該研究在線(xiàn)發(fā)表于12月6日的JournalofAlzheimer'sDisease.

  大數據人工智能

  研究者解釋稱(chēng),機器改進(jìn)是利用多種方法指導計算機以提高預測能力的過(guò)程。這種類(lèi)型的大數據人工智能只是剛開(kāi)始被用于癡呆預防中。相比之前一些用于計算癡呆風(fēng)險評分的方法,DSI的主要優(yōu)勢在于其處理大量異構數據、缺失數據和利用未加工數據的能力。

  研究者補充道,之前DSI尚未在認知未受損的普通人群中被觀(guān)察過(guò)。有趣的是,DSI聯(lián)合疾病狀態(tài)脂紋方法可以以一種簡(jiǎn)單、快速可說(shuō)明的視覺(jué)形式呈現結果。

  這項心血管危險因素、衰老和癡呆(CAIDE)研究最初包括1449例年齡在65~79歲的參與者,且在隨訪(fǎng)時(shí)進(jìn)行各種各樣的檢查,包括MRI、血液測試和神經(jīng)心理學(xué)評估。

  研究人員納入709例CAIDE研究中被歸類(lèi)為首次研究訪(fǎng)問(wèn)時(shí)認知正常的參與者,并在10年后進(jìn)行第二次重新檢查。

  經(jīng)過(guò)驗證的結果

  在首次隨訪(fǎng)時(shí)(基線(xiàn)時(shí))無(wú)癡呆或輕度認知障礙的參與者中,39例在第二次重新檢查時(shí)出現癡呆。

  復合DSI包括認知和血管因素、主觀(guān)記憶狀態(tài)和APOE基因型,顯示顯著(zhù)的曲線(xiàn)下面積(AUC,0.79)和非常狹窄的95%置信區間(CI;0.79-0.80)。

  研究者還對來(lái)自芬蘭醫院出院登記、藥物報銷(xiāo)記錄和死亡原因登記中的1009例患者的記錄進(jìn)行觀(guān)察。在這些參與者中,151例患者在平均9.0年的隨訪(fǎng)期間罹患癡呆。這一擴展人群的復合DSIAUC也很顯著(zhù)(0.75;95%CI,0.74-0.75)。

  研究者寫(xiě)道,這些詳細、可視、易于描述的個(gè)別風(fēng)險狀況可能有助于采取癡呆預防干預措施。Solomon指出,我們開(kāi)發(fā)DSI用以支持臨床決策的指定,而且我們也熱衷于探索其可能的實(shí)際應用。

  然而,我們仍需要在非芬蘭人群中對其進(jìn)行驗證,并觀(guān)察在其他年齡人群中是否同樣有效,或者隨著(zhù)時(shí)間的推移能否監測風(fēng)險水平。

  這只是眾多預測工具中的一個(gè)。我認為我們需要一系列工具——從簡(jiǎn)單的工具到復雜的工具。而且我們還需要知曉該風(fēng)險預測與預防策略之間的聯(lián)系,從而我們才能識別出那些更可能從干預措施中獲益的人群。

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