【用AI提前7年预测阿尔茨海默病】- UCSF科学家利用机器学习-20240224091403

【用AI提前7年预测阿尔茨海默病】
- UCSF科学家利用机器学习分析患者记录，能提前7年预测阿尔茨海默病的发生。高胆固醇和骨质疏松(尤其对女性)是预测阿尔茨海默病的关键特征，展示了AI挖掘复杂疾病模式和生物学驱动因素的潜力。
- 通过整合临床数据和遗传数据库工具如UCSF的SPOKE，研究人员识别了与阿尔茨海默病相关的基因，为早期诊断和理解不同健康状况与阿尔茨海默病风险的相互作用提供了新思路。
- 这种方法有望增强对阿尔茨海默病和其他具有挑战性疾病的精准医学。研究人员最终希望这种方法可以应用于类风湿和子宫内膜异位等其他难以诊断的疾病。
- 通过结合临床数据与机器学习预测哪些患者更有可能发展为阿尔茨海默病，并了解其原因，展示了这种AI方法的力量。
- SPOKE发现了阿尔茨海默病与高胆固醇的已知关联，通过APOE4基因的变异形式。但当与遗传数据库相结合时，它还确定了女性阿尔茨海默病与骨质疏松之间的联系，通过MS4A6A基因的一个变异。
- 研究展示了如何利用临床数据进行阿尔茨海默病的早期预测，并识别个性化的生物学假说。
《AI Predicts Alzheimer's 7 Years Early - Neuroscience News》 网页链接 #机器学习# #人工智能#