IBM深耕AI+醫(yī)療：借助深度學(xué)習(xí)識(shí)別早期精神分裂癥
IBM深耕AI+醫(yī)療：借助深度學(xué)習(xí)識(shí)別早期精神分裂癥
2017-07-27 11:32:08 來(lái)源：億歐網(wǎng)
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2017-07-27 11:32:08 來(lái)源：億歐網(wǎng)
摘要：通常情況下，很多疾病和健康問(wèn)題越早被發(fā)現(xiàn)，越容易治療。早期發(fā)現(xiàn)意味著治療的幾率越大，但是有些不能治愈的疾病，如果在早期被發(fā)現(xiàn)，就可以采取一些措施減緩其發(fā)展速度，防止該病癥變得過(guò)于嚴(yán)重，比如精神分裂癥。
關(guān)鍵詞：
AI
醫(yī)療
通常情況下，很多疾病和健康問(wèn)題越早被發(fā)現(xiàn)，越容易治療。早期發(fā)現(xiàn)意味著治療的幾率越大，但是有些不能治愈的疾病，如果在早期被發(fā)現(xiàn)，就可以采取一些措施減緩其發(fā)展速度，防止該病癥變得過(guò)于嚴(yán)重，比如精神分裂癥。
那么，如何檢測(cè)精神分裂癥呢？
耶魯大學(xué)開(kāi)發(fā)出可以區(qū)分抑郁癥和精神分裂癥的早期血檢診斷工具。在此之前，醫(yī)生只能通過(guò)對(duì)患者進(jìn)行行為觀察和言語(yǔ)交流，來(lái)判斷抑郁癥和精神分裂癥之間的差異，但是這很難進(jìn)行區(qū)別，尤其是在早期。早期階段，這兩種疾病的病狀很相似，情緒失調(diào)，心情抑郁，但是精神分裂癥還包括妄想、幻覺(jué)和混亂的言語(yǔ)和行為等癥狀。
這項(xiàng)新的血液診斷針對(duì)的是一種稱為精氨酸血管加壓素（AVP）的激素，其水平在抑郁癥和精神分裂癥的患者中存在差異。這種激素調(diào)控人體血管收縮和水潴留，它受神經(jīng)系統(tǒng)細(xì)胞信號(hào)通路NMDA（altered N-methyl-D-aspartate，N-甲基-D-天冬氨酸）調(diào)節(jié)。
但I(xiàn)BM認(rèn)為其與阿爾伯塔大學(xué)一起進(jìn)行的研究更有效率，該研究利用人工智能來(lái)診斷疾病的發(fā)作。
來(lái)自IBM和加拿大艾伯塔大學(xué)的研究人員共同研發(fā)出一款軟件工具，該軟件能夠通過(guò)分析患者大腦的磁共振掃描來(lái)診斷患者是否具有精神分裂癥，其精確度可以達(dá)到74%。而且，該軟件的算法也能夠合理地估算出每個(gè)患者疾病癥狀的糟糕程度。
調(diào)查人員從收集的精神病分裂癥患者圖像中取出95例掃描圖像，并把這些圖像輸入到深度學(xué)習(xí)算法，以發(fā)現(xiàn)其之間的相關(guān)性，從而掌握對(duì)精神病分裂癥的了解。然后，他們將算法用于一系列病人的掃描圖像，這些病人有的是精神分裂癥患者，有的則不是，結(jié)果證明該軟件能夠發(fā)現(xiàn)四分之三的圖像顯示患有該病癥。
來(lái)自阿爾伯塔大學(xué)精神病學(xué)和神經(jīng)科學(xué)的教授Serdar Dursun博士說(shuō)：“我們?cè)诖竽X中發(fā)現(xiàn)了大量的異常連接，這些可以用于未來(lái)的研究中，這個(gè)基于AI的模型使我們離建立能夠診斷和預(yù)測(cè)精神分裂癥的客觀的基于神經(jīng)影像的模型更進(jìn)一步。”
該團(tuán)隊(duì)的研究成果表明全腦鏈路特性在識(shí)別患者癥狀的精確性可以達(dá)到74%，而且比基于體素的節(jié)點(diǎn)度更穩(wěn)定。鏈路特性能預(yù)測(cè)惡性和良性癥狀的嚴(yán)重程度，包括注意力遲鈍和離奇行為。最有意義、穩(wěn)定的和區(qū)別化的功能連接變化涉及到丘腦和初級(jí)運(yùn)動(dòng)或初級(jí)感覺(jué)皮層的相關(guān)性，以及楔前葉（BA7）和丘腦、硬膜和Brodmann區(qū)域的BA9和BA44之間的相關(guān)性。楔前葉與BA6和初級(jí)感覺(jué)皮層，也參與預(yù)測(cè)了一些癥狀的嚴(yán)重程度?？傊岢龅亩嗖襟E方法有助于識(shí)別更可可靠的多元模式，以便準(zhǔn)確預(yù)測(cè)精神病分裂癥及其癥狀的嚴(yán)重程度。
利用AI識(shí)別早期精神分裂癥
大腦區(qū)域顯示了精神病分裂癥患者和無(wú)精神病分裂癥患者之間在統(tǒng)計(jì)學(xué)上的顯著差異。例如，箭頭1識(shí)別出大腦的中央前回或運(yùn)動(dòng)皮層患有該癥狀，箭頭5標(biāo)志涉及處理視覺(jué)信息的楔前葉患有該癥狀。
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