（Yuichiro Chino/Moment/Getty Images）
尽管我们仍然怀疑人工智能的讲故事和电影制作能力，在科学领域确实有实用价值。一项新研究表明，人工智能在预测疾病进展方面的表现甚至比临床试验更好。。
这可能意味着，出现早期痴呆症迹象的人可以更好地了解病情发展的风险，并在必要时尽早采取治疗和预防措施。
这项研究由英国剑桥大学的一个团队领导，并使用了在认知能力测试上训练人工智能算法的方法和脑部扫描来自 410 个人——寻找与认知相匹配的模式，帮助大脑处理信息。
“我们创建了一个工具，尽管只使用认知测试的数据，扫描比目前的方法更敏感，可以预测一个人是否会从轻微症状发展到– 如果是，那么进展是快还是慢？”说资深作者、认知计算神经科学家 Zoe Kourtzi，来自剑桥大学。
当对训练数据之外的 1,486 个案例对 AI 进行测试时，它能够以 82% 的时间正确识别出三年内会患上阿尔茨海默病的人，以 81% 的时间正确识别出不会患上阿尔茨海默病的人。
这比目前的临床评估好三倍，并且可能在以下方面产生巨大影响：。在许多情况下，人工智能还能够识别痴呆症的进展速度。
这可以帮助医生确定最适合接受新疗法的患者，同时也能够进一步研究阿尔茨海默病的早期阶段，这对于最终弄清该病的起因至关重要。
“人工智能模型的好坏取决于训练它的数据。”说Kourtzi。“为了确保我们的系统有潜力在医疗保健环境中得到采用，我们不仅使用研究队列的常规数据对其进行了训练和测试，还使用实际记忆诊所的患者数据对其进行了训练和测试。这表明它将可以推广到现实世界。”
这种新方法有很多优点：例如，它相对便宜，并且不需要任何侵入性手术（如组织或血液采集）。，这很重要。
强调那些患阿尔茨海默病风险较低的人也很有用——为那些正在经历阿尔茨海默病的人提供安心随着年龄的增长，他们担心可能会患上痴呆症。
“我们或许能够利用已有的信息减少这种不确定性，这一事实令人兴奋，而且随着新疗法的出现，这一事实可能会变得更加重要。”说剑桥大学精神病学家本·安德伍德（Ben Underwood）。
该研究已发表于电子临床医学。
