深度学习将阿尔茨海默氏症分类为个性化诊断，风险预测
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在通过MRI大脑扫描结合人口统计信息和神经心理学测试结果来识别或排除阿尔茨海默氏病方面，人工智能算法的表现略优于神经科医生 。
文章插图
由波士顿大学的研究人员开辟的新型深度学习模型在“大脑”中进行的一项开放猎取研究中得到了描述 。
在该学校发表的科学内部报告中，计算生物医学专家Vijaya Kolachalama博士及其同事建议 ， 研究结果表明该领域正在接近在护理时预测阿尔茨海默氏症风险的能力 。
【深度学习将阿尔茨海默氏症分类为个性化诊断，风险预测】如果我们有现成的，可以使用脑MRI扫描等常规数据的准确工具来预测阿尔茨海默氏病的风险，则该技术将有可能协助临床实践，特殊是在记忆诊所 。”
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