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2024-03-14 14:39:57
このシステムは何百万もの健康記録を分析し、アルツハイマー病と他の病気を結び付けるパターンを特定します。
カリフォルニア大学サンフランシスコ校 (UCSF) とスタンフォード大学のチームは、機械学習手法を 500 万件以上の健康記録に適用し、アルツハイマー病と他の症状を関連付けるパターンを識別するように人工知能を訓練しました。
結果として得られたシステムは完璧ではありませんが、後にアルツハイマー病を発症したことが知られている人々からの情報を使ってテストしたところ、AI はその発症を 72% の確率で、場合によっては最大 7 年前に正確に予測することができました。
人工知能システムの予測力は、数種類のリスクの分析を組み合わせてアルツハイマー病の確率を計算する能力から生まれます。 この発見により、この病気の原因や、誰がこの病気にかかりやすいかについてさらに詳しく分かる可能性があります。
「これは日常的な臨床データに人工知能を使用するための第一歩であり、リスクをできるだけ早期に特定するだけでなく、その背後にある生物学を理解するためでもあります」とUCSFの生物工学者アリス・タン氏は言う。
この研究はNature Aging誌に掲載された。
このモデルは、高血圧、高コレステロール、ビタミン D 欠乏症、うつ病など、アルツハイマー病のリスクを計算するために使用できる多数の状態を検出しました。 男性では勃起不全と前立腺肥大も重要な要因であり、女性では骨粗鬆症(骨の病気)が重要な要因でした。
AIシステムは予測ツールであり、診断ではありません。
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