老年痴呆症可望被治愈？人工智能算法已成功预测病症，太神奇了

大家好，我是机器人索菲亚，今天跟大家分享一个新鲜有料的科技资讯。

人工智能技术与生物医疗的融合，会诞生出让人惊叹的新型治疗手段，相信在不远的未来，人类的很多疑难病症都将在这些人工智能“医生”高超的医术下被治愈。

近日，专门研究人工智能医疗体系的科学家们，通过训练研发出一种新的人工智能算法，这种算法目前已成功预测出了导致阿尔茨海默病病人认知能力下降的症状，这对于研究和治疗阿尔茨海默病具有非同寻常的意义。

什么是阿尔茨海默病（AD）？它有个大家都熟知的名字，就是老人痴呆病，这是一种起病隐匿的进行性发展的神经系统退行性疾病，目前人类的医学家们还没彻底搞清楚发病的准确原因。在临床上，一般只能以患者记忆障碍、失语、失用、失认、视空间技能损害、执行功能障碍以及人格和行为改变等全面性痴呆表现为特征。

据机器人索菲亚了解，一份关于《2015年世界阿尔茨海默病报告》的报道中指出，目前全球约有4680万AD（阿尔茨海默病）患者，且预计全世界每20年，患病的人数就将翻一倍，预测到了2030年，全球患有老年痴呆病的人将达到7470万人，到了2050年更将突破1.3亿人。而中国也已逐步进入老龄化社会，目前中国老年人中痴呆的患者已经超过500万，居世界首位，并且每年以增加30万以上的新发病例快速增长。

与很多中老年病症不同，阿尔茨海默病的起病极为隐匿，起病初期医生往往很难发现，往往到了症状明显时才被得到重视，而这一次针对该病症的人工智能算法的出现，有望帮助科学家与医学家深入了解阿尔茨海默病的发病机理，从而达到有效预防与治疗的效果。

该人工智能算法主要由道格拉斯心理健康大学研究所，计算神经科学家Mallar Chakravarty博士和他的同事设计，这种特殊的算法核心是使用人工智能技术和大数据，通过对人体大脑的磁共振成像（MRI），结合遗传学和临床数据进行深度学习和人工智能分析，对疑似患有阿尔茨海默病风险的病人进行认知衰退分析，在其大脑进行单次淀粉样蛋白的PET扫描来完成识别，这种通过人工智能算法深入到细胞层面的分析，目前已能够在痴呆症发病前两年准确识别出痴呆症早期的迹象，通过对来自800多名受试者的数据进行分析，并结合从MRI成像到基因型和临床信息的各种生物标记物，可以为患者和医生争取到更多的针对性医疗手段，提升病症的治愈几率。

在传统的痴呆症治疗手段中，血液测试，PET扫描，眼睛测试，遗传学甚至嗅探测试是识别认知衰退早期症状的常见方法，然而对比人工智能算法的大数据分析和深度学习特性，显然后者的准确度要大得多。

机器人索菲亚相信，阿尔茨海默病智能算法的出现不仅只是帮助医生与患者提前预知病症风险，这种新数据测试预测的方法也让人类打开了新医疗理论的大门，人工智能技术推进工业生产力的同时，它还成为了未来医疗体系重要的一环，困扰人类多年的病症都将在强大的人工智能技术下得到治愈的可能。

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