雷鋒網(wǎng)按：本文譯自Engadget，簡要敘述了AI預測精神分裂癥的基本原理

美國的精神分裂癥并不多見，在320萬廣大美國人民中，患病率僅有1.2%，但是，一旦患病，這種疾病讓人身體變得極度虛弱。

最近，IBM和Alberta大學的開展了一項開創(chuàng)性研究，基于簡單的MRI掃描圖像和觀測顱內(nèi)血流的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就能幫助醫(yī)生判斷疾病的發(fā)生、發(fā)展和癥狀的嚴重程度。

對此，Alberta大學精神病學和神經(jīng)科學教授Serdar Dursun博士稱，“這種獨特的，革命性的跨學科研究方法給加深了我們對精神分裂癥的神經(jīng)生物學特征的理解，這有助于提升疾病治療水平?！?/p>

研究人員首先用95例匿名fMRI圖像訓練其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中，包括了精神分裂癥患者實驗組和健康患者對照組。當患者執(zhí)行某個簡單的動作時，這些圖像能顯示顱內(nèi)不同區(qū)域的血液流動狀況?；谶@些數(shù)據(jù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能得到一個病人遭受精神分裂癥的預測性模型，并且以74%的準確率區(qū)分出對照組和實驗組。

“在今后的研究中還可以對已經(jīng)發(fā)現(xiàn)的一系列顯著異常特征進行探索?！?Dursun補充道，“AI創(chuàng)建的模型使我們認識真實的模型近了一步，這種模型是精神分裂癥的診斷性和預后性標記物?！贝送猓坏┗疾?，該模型能預測癥狀的嚴重程度，還能引導研究者開發(fā)更有效的診斷工具和治療方案。

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