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IBM想藉機器學習早期檢測出阿茲海默症

IBM研究團隊正在設法用機器學習演算法早期檢測出阿茨海默症。法新社

IBM已將機器學習引入診斷領域,希望有朝一日機器學習技術能用於為早發性阿茨海默症建立穩定有效的診斷測試。IBM認為機器學習和人工智慧(AI)可取代成本高昂的侵入性疾病檢測。

根據ZDNet及AI News報導,阿茨海默症目前為不治之症,僅能用緩和手段治療。其症狀包括記憶逐漸退化、混亂及難以完成曾熟悉的日常事務。早期診斷有助於患者及其家人做好準備。患者也能參與進行醫學試驗,以儘快找到完全治癒的方法。

然而,現今早期診斷阿茨海默症的方法不僅昂貴且極具侵入性,要用腰椎穿刺術在患者脊髓液中找到特定生物標記物。

若不需要進行侵入性檢查就能早期發現阿茨海默症,將是新一波臨床試驗的催化劑,而且測試對象是腦部組織尚未損傷的早期患者。

IBM澳大利亞團隊所進行的相關研究已發表在《Scientific Reports》上。IBM表示,機器學習可能有助於縮小早期檢測和臨床試驗之間的差距。其技術取決於1種測試乙型類澱粉蛋白的方法。乙型類澱粉蛋白是1種在脊髓液中發現的,研究顯示在阿茨海默症患者記憶喪失之前很久就會發生變化。

IBM的研究描述了利用機器學習來預測脊髓液中乙型類澱粉蛋白度的方法。該方法基於能辨識血液中蛋白質組的演算法。

這些演算法未來可望在簡單血液檢查顯示輕微認知障礙後,就能預測受測者得到阿茨海默症的風險,準確率高達77%。

這種透過機器學習模型的方法,未來可望為新型阿茨海默症測試提供架構,以替代腰椎穿刺,加快診斷過程並大幅降低當前手術的成本和侵入性。該模型仍處於早期開發階段,但IBM團隊表示,該演算法也能擴大用於檢測其他基於脊髓液的生物標記物,不僅適用於阿茨海默症,亦適用於其他疾病。

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