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老年痴呆症。研究人员创建模型来预测衰退

健康 89xy 1个月前 (09-28) 29次浏览

麻省理工学院的研究人员开发了一种机器学习模型,可以预测未来两年内阿尔茨海默氏症相关认知能力下降的速度。

老年痴呆症。研究人员创建模型来预测衰退

麻省理工学院的研究人员开发了一种机器学习模型,他们说这种模型可以准确预测认知能力的下降。

阿尔茨海默病影响着全世界数百万人,然而科学家们仍然不知道它是由什么引起的。

由于这个原因,预防策略可能会失败。此外,一旦医生诊断出一个人患有老年痴呆症,医疗保健专业人员就没有明确的方法来确定他们的认知下降率。

现在,剑桥麻省理工学院(MIT)的研究人员与其他机构的专家合作,开发了一种机器学习模型,可以让专家在认知功能下降确立之前的两年内预测一个人的认知功能会发生多大变化。

该团队由奥格恩·鲁多维奇、尤莉娅·内苏米、凯利·彼得森、里卡多·格雷罗、丹尼尔·鲁克特和罗莎琳德·皮卡德教授组成,他们将在本周晚些时候的医疗保健机器学习会议上介绍他们的项目。今年的会议将在密歇根州的安阿伯举行。

“准确预测6到24个月的认知下降对设计临床试验至关重要,”鲁多维奇解释说。他补充说,这是因为“能够准确预测未来的认知变化可以减少参与者必须进行的访问次数,这可能既昂贵又耗时。”

“除了帮助开发一种有用的药物,”研究人员继续说,“目标是帮助降低临床试验的成本,使它们更负担得起,并在更大规模上进行。”

利用元学习预测衰退

为了开发他们的新模型,该团队使用了来自阿尔茨海默病神经成像倡议(ADNI)的数据,这是世界上最大的阿尔茨海默病临床试验数据集。

通过ADNI,研究人员能够访问10年来收集的大约1700人的数据——有些人患有老年痴呆症,有些人没有。

该团队可以获得临床信息,包括参与者的认知功能评估、大脑扫描、关于个人DNA组成的数据以及脑脊液测量,这些数据揭示了阿尔茨海默病的生物标志物。

作为第一步,研究人员使用来自一个由100名参与者组成的小组的数据开发并测试了他们的机器学习模型。然而,有很多关于这个群体的缺失数据。因此,研究人员决定使用不同的统计方法来分析队列中的可用数据,以使分析更加准确。

尽管如此,新模型并没有达到开发者所期望的精确度。为了使其更加准确,研究人员使用了来自另一组ADNI参与者的数据。

然而,这一次,团队决定不对每个人应用相同的模型。相反,他们根据每个参与者的情况对模型进行个性化,在每次新的临床评估后获得新的数据。

通过这种方法,研究人员发现该模型导致其预测的错误率显著降低。此外,它的表现优于应用于临床数据的现有机器学习模型。

然而,研究人员更进一步,以确保他们的方法留下尽可能小的误差空间。他们继续设计了一个“元学习”模型,可以选择最好的方法来预测每个参与者的认知结果。

该模型自动在总体和个性化方法之间进行选择,计算哪一种方法最有可能在特定时间点为任何给定个体提供最佳预测。

研究人员发现,这种方法将预测的错误率额外降低了50%。

“我们找不到一个单一的模型或固定的模型组合可以给我们最好的预测,”鲁多维奇解释说。

“因此,我们想学习如何利用这种元学习方案进行学习。它就像是一个模型之上的一个模型,这个模型充当一个选择器,使用元知识来决定哪个模型更适合部署。”

Ognjen Rudovic

展望未来,该团队的目标是与一家制药公司建立伙伴关系,在一项正在进行的阿尔茨海默病试验中测试这一模型。


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