随着人口老龄化的加剧，阿尔茨海默病（AD，又称老年痴呆症）在全世界的患病率逐年上升。尽管现代医学特别是脑科学在AD研究中不断取得新进展，但AD的精准诊疗仍是医学难题之一。近年来，人工智能等新兴技术在多领域应用，能不能让AI给AD的精准诊疗帮帮忙？湖南师范大学信息科学与工程学院教授毕夏安领衔的脑科学与人工智能团队做了创新尝试。他们将大脑影像和基因数据分别作为AD的宏观视图与微观视图，提出一种用于疾病分类与风险预测的深度学习算法，可精准生成大脑功能网络视图。该算法应用到AD的大量实验显示，多阶段诊断和风险预测准确率分别达74.2%和84.5%，这比当前已有先进诊断方法平均高出10个百分点。据介绍，该策略的提出，从影像遗传角度大大推动了当前对AD神经生物学机制的认知，以直观、强解释性影像可视化的方式在业界首次为基因组改变如何影响AD患者脑结构/功能改变模式提供了直接证据，有望为简单高效的基因检测方式帮助临床精准诊断和评估AD患者提供循证医学证据。用于疾病分类与风险预测的深度学习算法技术框架。受访者供图11月6日，该研究成果发表于IEEETPAMI上，毕夏安为第一作者和通讯作者，美国佐治亚大学教授刘天明为共同通讯作者，哈佛大医院助理教授李响等参与研究，湖南师范大学为论文第一单位及通讯单位。“码农”能为精准医疗做点啥？毕夏安此前一直从事网络安全相关研究。近年来，阿尔茨海默病越来越受
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