アルツハイマー病に移行しやすい軽度認知障害を特定する試みにAIを使う

 いまや人工知能(AI)花盛りだ。顔認証しかり、自動運転しかり、将棋、囲碁しかり。無数のパラメータを層化させたニューラルネットで、層の絞り込みや、各層での学習を先行させることで、分類学習させ、驚異的な精度をたたき出している。脳科学でも同様でMRIなどで得られる無数のパラメーターで、たとえば「うつ」とそうでない人の脳、自閉症スペクトラムとそうでない人の脳などを分類学習させる研究が報告され始めている。
 ↓は正常な老化からアルツハイマー病(AD)への過度期の軽度認知障害(MCI)について、ADに進行しやすいAD進展高リスクMCI高齢者を抽出するための、海馬体積測定の自動アルゴリズムを開発したもの。安定状態:78例、進展状態86例で実施し、分類の全体的精度は、82.3%(感度:86.0%、特異性:78.2%)、女性では89.1%と高かったとか。
 遺伝子も脳も機械学習の時代です。ギャンブリング障害(パチンコ・パチスロ遊技障害)もAIで分類に向かわんといかんですかね。
Prediction of Incipient Alzheimer's Disease Dementia in Patients with Mild Cognitive Impairment.
Journal of Alzheimer's disease : JAD. 2016 Sep 20;
Babak A Ardekani, Elaine Bermudez, Asim M Mubeen, Alvin H Bachman

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