【醫學新技】利用人工智能配合電腦掃描,可提早6年診斷出阿茲海默症。

專科資訊 - 腦神經科

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美國加州大學舊金山分校(UC San Francisco,UCSF)研究出將神經成像配以人工智能,用以診斷阿茲海默症(Alzheimer’s disease),成效驚人,可在比醫生的臨床診斷早六年就檢查出早期病情。

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阿茲海默症目前是一種不治之症,儘管近年已發展出有效阻止病情惡化的藥物,惟這些療程必須在患病初期開始,以達至最好的效果,可惜當臨床症徵開始出現,病情大多已經發展到後期,太多神經元已經死亡,導致整個病情幾乎不可逆轉。因此,眾多研究人員一直在尋求能盡早診斷阿茲海默症的方法。

是次研究團隊就以正電子發射電腦斷層掃描(positron emission tomography,PET)的影像結合人工智能,嘗試觀察病人大腦的微小變化,再加以預測病人有否患上阿茲海默症的機會。

正電子發射電腦斷層掃描是一種核醫學臨床檢查的成像技術,常用於診斷癌症病情,亦是幫助診斷阿茲海默症的一種工具。PET能夠檢測體內特定化合物的含量,例如人腦中的葡萄糖。由於葡萄糖是腦細胞主要的能量來源,若細胞越活躍,消耗的葡萄糖就會越多。而當腦細胞開始死亡時,消耗的葡萄糖會開始變少,到最後完全不消耗葡萄糖。

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因此,使用PET追蹤大腦的葡萄糖量,尤其是額葉(frontal lobe)及頂葉(parietal lobe)中葡萄糖減少的幅度,就成了診斷阿茲海默症的其中一個方法。然而,由於阿茲海默症的發展是長期而緩慢的進行,固葡萄糖的變化非常細微,單憑醫生的肉眼實在難以發現。因此利用人工智能,就可以更仔細地觀察病人的大腦情況。

為了訓練演算法自我學習判斷阿茲海默症的重要特徵,研究團隊從美國國家衛生研究院(National Institutes of Health)主導的「阿茲海默症神經影像計畫」(Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative,ADNI)取得許多影像。ADNI 是一個龐大的公開資料庫,存有患阿茲海默症、輕度認知障礙(mild cognitive impairment)或無疾病的人士的PET掃描影像。

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研究團隊先以1921張掃描影像進行訓練,再以兩組新的數據集來測試並評估其表現。第一組的188張影像同樣來自ADNI 資料庫,但並沒有用於訓練中;另一組則是從UCSF記憶與老化中心(Memory and Aging Center)40位可能具有認知障礙的病人的全新掃描影像。

研究結果發現,演算法程式的表現非常優秀。在第一組資料中,正確辨認出92%阿茲海默症的患者;第二組資料的辨認率則達至98%。此外,平均在患者被臨床確診的六年多前(75.8個月),已作出了正確的預測。

研究人員之一的Jae Ho Sohn博士表示,這個演算法具有很強的臨床相關性,有望將來能用於阿茲海默症的預測及診斷,讓病人及早發現接受治療。

Source by UCSFRadiological Society of North America

Text by Medical Inspire

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