最近，来自谢菲尔德大学等机构的科学家们通过研究表示，利用人工智能（AI）或能帮助快速诊断阿尔兹海默病并改善患者的预后。
相关研究刊登在国际杂志Nature Reviews Neurology上。
在这项研究中，研究人员使用人工智能技术(如机器学习算法)在症状恶化前检测神经退行性疾病，这可以提高患者从成功的疾病矫正治疗中获益的机会。
目前，许多神经退行性疾病仍然是不可治愈的，在许多情况下，由于疾病的分子复杂性，许多病例往往诊断得很晚；例如，人工智能技术的广泛应用有助于预测哪些轻度认知障碍患者会发展成阿尔兹海默病，以及他们的运动(http://www.maoyihang.com/sell/l_35/)技能如何随着时间的推移而下降。人工智能技术还可以帮助患者远程交流他们的疾病症状，比如在家里，这对运动障碍患者是一个很大的好处。
经过训练后，机器学习算法可以识别由疾病引起的医学图像、患者运动信息、语言记录等的变化。这可能使人工智能成为一个非常有价值的诊断工具(http://www.maoyihang.com/sell/l_5/)，同时，放射科的专业技术人员可以使用它来快速分析图像并及时跟踪患者的病情进展。
该算法还可以收听患者的语言，并帮助分析语言中的词汇和其他语义特征，从而帮助评估患者的认知功能。此外，机器学习技术还可以利用电子(http://www.maoyihang.com/sell/l_23/)健康记录或基因文件中包含的信息为患者制定最佳治疗计划。
该算法还可以收听患者的语言，并帮助分析语言中的词汇和其他语义特征，从而帮助评估患者的认知功能。此外，机器学习技术还可以利用电子(http://www.maoyihang.com/sell/l_23/)健康记录或基因文件中包含的信息为患者制定最佳治疗计划。
在临床实践中，人工智能可以通过减少对受疾病(如运动神经元疾病)影响的患者的需求来节省国家卫生服务(http://www.maoyihang.com/sell/l_11/)的成本，这在流行期间尤其重要。谈论治疗的结果可能还为时过早。
研究人员分析了如何使用机器学习来根据患者的疾病进展来识别最佳治疗过程，以及如何识别新的治疗目标和药物。
研究人员分析了如何使用机器学习来根据患者的疾病进展来识别最佳治疗过程，以及如何识别新的治疗目标和药物。
在以后的研究中，研究人员还将重点关注如何改进目前神经系统疾病的诊断技术，同时开发新的算法，利用人工智能来预测患者的预后和发现新的药物。
