科技：人工智能在痴呆诊断中的发展

早期诊断痴呆症可以减少经济影响的医疗条件。有许多治疗方法和安排，可以使与疾病生活的过程更容易。如今，研究人员正在利用人工智能(AI)应用程序，为医疗保健市场上的痴呆症提供更早的诊断。哪些人工智能应用可以提高诊断的准确性？人工智能系统通过识别几种不同的症状类别来预测早期痴呆症的病因。

医学图像：机器学习的节奏，现在分析脑衰退扫描预测痴呆症可以多快进展。这有助于识别病人何时需要更多的实际护理。阿瓦隆人工智能与冈德研究所、帝国理工学院以及剑桥大学开发的算法相结合，可以检测出医学图像之间的细微差别。这可以导致对异常解剖变化的早期识别，并有机会得到更早的诊断和更快的分析。

因为这是一个基于云的程序，测试只需30分钟，上传和分析可以确保病人更快地得到答案。视觉的适应症：评估一个人以何种模式移动眼睛的方式，可以让我们深入了解大脑活动中的认知功能，以及痴呆症诊断的当前症状。Neurotrack眼罩是一个利用电脑视觉来监控眼球运动的程序，它可以持续追踪能显示大脑运作方式的模式。

该公司可以用他们的计算机视觉算法完成一个5分钟的测试，该算法跟踪眼球运动模式，然后提供与认知功能的直接相关性。让这个基于云计算的程序更令人兴奋的是，病人可以在家里通过网络摄像头接收测试结果来进行测试。语音监控：利用机器学习来检测语音模式可以帮助监测痴呆症的进展，并在早期发现它。

这种分析模式可以评估400多个语音变量，并为发现阿尔茨海默病和痴呆指标提供创纪录的准确性。仅凭语音数据，人工智能应用程序的准确率就达到82%左右。遗传学：利用机器学习来分析遗传数据来预测痴呆症的风险因素是治疗的一个方面。aequa sciences等应用程序是剑桥大学网络的一部分，它们正在使用机器学习算法来解读健康患者和阿尔茨海默病患者的遗传数据。