運用AI深度學習模型預測阿茲海默症的潛力與挑戰

引言

近日，加州大學舊金山分校的丁一鳴（Yiming Ding）及其研究團隊發表了一項重要研究，利用正子攝影（18F-FDG-PET）收集的腦部影像數據，開發出一種深度學習演算法，能夠有效預測阿茲海默症及輕度認知障礙的最終診斷。該演算法在預測診斷時的特異度達82%，敏感度則高達100%，平均能提前75.8個月做出預測。

研究背景

該研究利用來自阿茲海默症腦造影計畫（ADNI）數據庫中的102名患者資料，分析超過2100個FDG-PET腦造影研究，並對40名患者進行回溯性獨立腦造影研究。在訓練過程中，90%的數據庫用於深度學習演算法的訓練，餘下的10%則用於測試修正。這一研究成果引發了對於阿茲海默症早期預測的廣泛關注，特別是在我國65歲以上長者中阿茲海默症高達5%的比例。

專家見解

長庚大學的蕭穎聰教授表示，這項研究從深度學習的視角出發，分析了PET-FDG影像，旨在早期預測阿茲海默症。儘管診斷阿茲海默症本身並不困難，但識別輕度認知障礙及其轉變仍然充滿挑戰。研究也指出，早期識別MCI的重要性，以便預測其是否會轉變為阿茲海默症。

優勢與挑戰

倫敦大學學院的專家們一致認為，這項技術具備潛力，但在目前階段仍需要謹慎看待。例如，德里克．希爾教授認為該研究的數據未經過真實的臨床訓練，而約翰．哈迪教授則指出樣本量過小，無法代表整體人口。進一步改善算法和擴大數據庫將是未來的重要步驟。

FAQ結構

Q1: 這項AI技術如何用于診斷阿茲海默症？

A1: 研究利用深度學習分析正子攝影收集的腦影像數據，預測患者是否會發展成阿茲海默症。

Q2: 此技術的準確性如何？

A2: 研究顯示，該模型在特異度達82%，敏感度為100%，並能提前75.8個月預測診斷。

Q3: 目前技術的主要挑戰是什麼？

A3: 目前挑戰包括樣本量小、未經真實臨床測試及需要多種其他影像數據進行補充。

Meta Title & Description

Meta Title: AI深度學習模型在阿茲海默症早期預測中的應用Meta Description: 探索加州大學最新研究，如何利用AI深度學習技術從PET腦影像中早期預測阿茲海默症的潛力和挑戰。