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电脑更懂人脑?这种新算法,能提前8年预估老年痴呆风险

发表时间:2020-04-02

阿尔茨海默病是痴呆症中最常见的病理类型,也是老龄人口中发病率最高的疾病之一,会导致患者逐渐丧失记忆力、思维能力和完成简单任务的能力。目前中国的痴呆症患者人数超过1000万,其中是600万是阿尔茨海默病患者,总数量居世界首位。

痴呆症的早期诊断对于改善护理水平和找到真正有效的疗法十分关键。近日,来自美国麻省总医院和哈佛大学的研究人员开发了一种基于软件的电子病历(EHR)扫描算法,可提前八年预估健康人群罹患痴呆症的风险。

该研究团队首先使用机器学习算法建立了一个经专家确认,与认知障碍相关的术语列表,然后通过自然语言处理(NLP)在电子病历中搜索这些术语。最后,他们利用搜索结果对参与者患痴呆症的风险进行预估。 该研究数据来自于在美国麻省总医院和哈佛医学院就诊的267,855名患者。结果显示,在随访的八年间,有2.4%的参与者罹患痴呆症。

现有的痴呆症早期检测工具需要进行额外的数据采集,且费用不菲。但是美国麻省总医院此次开发的检测工具完全基于软件,可利用常规临床护理期间已经生成的数据。这种基于软件的早期风险检测方法有望加速相关研究进展、延缓疾病程进展或逆转早期痴呆症。

该研究的第一作者、美国麻省总医院定量健康研究中心主任Thomas McCoy医生表示:“这种方法最初是作为一种通用的‘认知障碍’评估工具而开发的。但是我们发现也能够用其来解答痴呆症的相关问题。此外,目前有越来越多的研究着眼于神经精神病学中症状负担评分的有用性,该研究也将对他们有所帮助。”

除此之外,美国麻省总医院的研究团队还采用了这些工具来预测自杀和意外死亡的风险,以及预估患有精神障碍儿童急诊入院的可能性和住院时长。最新研究表明,经针对性调整后,该工具也可用于探究与其他脑部疾病有关的更具体的问题。

“痴呆症的尽早诊断非常重要,因为患病初期是改变疾病进程的最佳时机。而这种方法使用患者病例中的已有数据,对其他条件没有要求。”该研究的资深作者、同为美国麻省总医院定量健康研究中心主任的Roy Perlis医生指出。

研究人员希望该工具可用于加速有关痴呆症的研究进展。研究组成员、美国麻省总医院神经退行性疾病研究所McCance脑健康中心主任Rudolph Tanzi博士表示:“该方法适用于世界各地,它的广泛应用也能够为我们提供更多数据和证据,以研究潜在可行的治疗方法。”



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