谢菲尔德大学的一项新研究显示，人工智能(AI)可以帮助更快地诊断老年痴呆症并改善患者的预后。

谢菲尔德大学神经科学研究所的这项新研究研究了在医疗保健中常规使用AI如何帮助减轻常见的神经退行性疾病(如阿尔茨海默氏病和帕金森氏病)对NHS的时间和经济影响。

许多神经系统疾病的主要危险因素是年龄，并且全世界人口的寿命都比以往任何时候都长，预计神经退行性疾病的人数将达到前所未有的水平。预计到2050年，仅阿尔茨海默氏症患者的人数将增加两倍，达到1.15亿，这对卫生系统构成了真正的挑战。

这项新研究发表在《自然评论神经学》(Nature Reviews Neurology)杂志上，重点介绍了人工智能技术(例如机器学习算法)如何在进行性症状恶化之前检测出神经退行性疾病-导致部分大脑死亡。这可以提高患者从成功的疾病缓解治疗中获益的机会。

该研究的主要作者，谢菲尔德大学的劳拉·费拉尤奥洛(Laura Ferraiuolo)博士说：“大多数神经退行性疾病仍然无法治愈，在许多情况下，由于它们的分子复杂性，它们被诊断得很晚。

人工智能技术的广泛实施可以帮助例如预测哪些表现出轻度认知障碍的患者会继续发展为阿尔茨海默氏病，或者随着时间的流逝，他们的运动技能下降的严重程度。

“基于人工智能的技术还可以用于帮助患者在自己的家中私密地远程传达他们的症状，这将为行动不便的患者带来巨大的好处。”

可以训练机器学习算法来识别医学图像，患者运动信息，语音记录或显示患者行为的录像中的疾病引起的变化，从而使AI成为有价值的诊断辅助工具。

例如，放射科的训练有素的专业人员可以使用它来更快地分析图像并突出显示关键结果，以便立即进行随访。

算法还可以听取患者的语音，并分析其词汇和其他语义特征以评估其认知功能。机器学习还可以使用电子健康记录或遗传档案中包含的信息来建议针对单个患者的最佳治疗方法。

这项研究是生物技术公司BenevolentAI与谢菲尔德大学神经科学研究所的一组研究人员之间长期密切合作的结果，莫妮卡·米什琴斯基，理查德·米德博士和纪尧姆·豪伯格博士。

该论文的第一作者，谢菲尔德大学的Monika Myszczynska说：“在临床环境中使用AI可以通过减少受MND等衰弱性疾病影响的患者前往诊所的必要性来节省NHS。在当前的大流行中与患者和医师在诊所度过的时间非常相关。

“在治疗方面谈论结局还为时过早，但是在这项研究中，我们研究了如何使用机器学习方法根据患者的疾病进展来确定患者的最佳治疗方案，或者如何将其用于识别新的治疗目标和药物。

“进一步的研究现在将集中在改进当前的诊断技术上，以及将使AI在预后预测和药物发现中的应用成为现实的新算法的一代。AI依靠数据，因此国际财团和合作的产生是这些未来努力的关键。”