阿尔茨海默病又称老年痴呆，是一种少见的神经系统退行性疾病，目前尚不医治方法。虽然近年来经常出现的一些药物可以协助制止病情的发展，但是这些化疗必需在疾病发展早期就展开才能充分发挥充足有效地的起到。
为此，科学家们仍然在与时间长跑，以期找到早期临床病情的方法。在近期公开发表于Radiology上的一项研究中，研究人员将神经影像学与机器学习（人工智能）结合，企图预测患者在首次经常出现记忆障碍时否不会患上阿尔茨海默病（这是对其展开介入的最佳时机），并最后顺利使临床时间比常规方法提早了近6年！阿尔茨海默氏症患者的大脑（左）与并未患上该病的人的大脑之间的较为（图片来源：加州大学旧金山分校）PET扫瞄原理及短板临床阿尔茨海默病的一种常用工具叫作正电子升空断层扫描（PET），主要原理是通过扫瞄测量大脑中特定分子（如葡萄糖）的水平来辨别症状相当严重程度的。葡萄糖是脑细胞的主要燃料来源，细胞就越活跃，消耗的葡萄糖就越少。
随着脑细胞的恶性肿瘤和丧生，葡萄糖消耗渐渐增加，最后没葡萄糖。其他一些类型的PET扫瞄，目的找寻与阿尔茨海默病有关的蛋白质，但葡萄糖PET扫瞄更加少见且更加低廉，特别是在是在较小的医疗机构和发展中国家，因为它们还被用作癌症分期。因此，放射科医生多用于这些扫瞄企图通过找寻大脑中（额叶和顶叶中）减少的葡萄糖水平来检测阿尔茨海默氏症。
但问题是，由于该疾病是一种较慢的进行性疾病，因此葡萄糖的变化十分错综复杂，无法用肉眼仔细观察。阿尔茨海默氏病患者脑部的PET扫瞄（图片来源：NationalInstituteonAging）随着人工智能技术的发展，科学家们有了将机器学习与PET扫瞄结合以早、更加可信地临床早期阿尔茨海默病的点子。人工智能有效地提升临床效率在近期这项研究中，为了训练“InceptionV3架构的卷积神经网络”（一种机器学习算法），主要研究者JaeHoSohn及其同事搜集了来自阿尔茨海默病神经影像学计划（ADNI）的一些图像，这是一个可观的公共PET扫瞄数据集，来自阿尔茨海默病、轻度认知障碍或无障碍患者。
随后，这种算法开始独立国家自学哪些特征对于预测阿尔茨海默病的临床十分最重要，哪些不是。通过在ADNI数据集上展开训练、对比、测试以及最后的结果分析，研究人员找到，研发用作早期预测阿尔茨海默病的深度自学算法在100％灵敏度下超过82％的特异性，并在病人获得最后临床之前平均值75．8个月——相等于六年，作出了准确的疾病预测。最重要意义阿尔茨海默病的难题在于，当所有的临床症状经常出现并且我们可以作出具体临床时，过于多的神经元早已丧生，基本上早已难再反败为胜。
而如果这一算法需要做提早临床，Sohn指出在神经科医生开始企图将记忆低落患者视作阿尔茨海默病的症状时，可以用于该算法协助他们更慢地取得所必须的化疗。“我坚信这种算法具备很强的临床相关性，”Sohn说道，“然而，在我们需要做这一点之前，我们必须在更大，更加多样化的患者队列中检验和校准算法，最差是来自有所不同大陆和各种有所不同类型的设置。”Sohn回应，下一步他们将在来自有所不同医院和国家的更大、更加多样化的数据集上测试和校准这一算法。
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