科學家發明了一套機器學習系統，用這套系統只需分析問診者的一次腦部磁力共振（MRI）掃瞄的數據，即可判斷其是否患有阿茲海默症。研究者稱準確率高達98%。
阿茲海默症（Alzheimer’s）是認知障礙症中最常見的一種，發病者多為65歲以上的長者，但是現在病人出現年輕化的趨勢。患者通常出現記憶力、認知力和語言能力退化等症狀。這種疾病現在是不治之症，但是如果能在早期確診，患者能夠儘早接受治療或改變不良的生活習慣，這有助於控制病情的發展。
現在，醫生需要對問診者進行好幾項測試，綜合評估其是否患有此病。從預約每項測試到最後醫生評估結果報告，中間至少需要幾周的時間。
6月20日發表於《自然》（Nature）旗下的《醫學通訊》（Communications Medicine）期刊上的一份研究介紹了一種新的方法，只需問診者接受一次腦部磁力共振掃瞄即可完成診斷。
研究稱他們借鑒了一套對癌腫瘤分類的算法，修改後用於分析腦部掃瞄數據。他們把大腦分成115個區域，分別檢查這些區域的體積、形態、質地等一共660項特徵進行評估，並訓練這套機器學習算法找到檢查對象腦組織與正常腦組織的差異，從而診斷是否患有阿茲海默症。
研究人員用這套系統分析了400名該病的患者、一些健康人和患有其它類型神經系統疾病患者的數據，查看這套診斷工具的有效性。這400名患者來自阿茲海默疾病神經影像學項目（Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative），包括了早期和晚期患者；其它類型神經系統疾病的患者包括額顳葉痴呆患者和柏金遜症患者。此外，他們還用這套系統檢查了80多位正在接受帝國學院醫療保健NHS基金項目診斷的問診者的數據，對比診斷的結果。
研究稱，僅靠這套工具就能確診其中98%的病人，而且對其中79%的病人，還能分辨出他們的疾病處於早期還是晚期。
這項研究的負責人倫敦帝國學院（Imperial College London）教授埃里克·阿波吉（Eric Aboagye）說：「目前沒有其它簡單、普遍可行的辦法如此準確地預測阿茲海默症，因此我們的研究邁出了重要的一步。很多問診者具有其它臨床上神經系統的病徵，我們的系統能夠分辨哪些人患有的是阿茲海默症，哪些人不是。」
阿波吉說：「等待診斷結果的過程對於患者及其家人來說都是可怕的經歷。如果我們能縮短這段等待的時間、使診斷過程簡單化、減少診斷結果的不確定性，這很了不起。」
這套系統發現了與此病相關的多個腦部區域所出現的變化，有些區域科學家以前不知道與此病相關，比如小腦、腹側間腦（ventral diencephalon）。這些信息為科學家繼續研究此疾病提供了新的線索。#
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