準繩度達百分百
加州大學三藩市分校放射與生物醫學影像學系的研究人員,從一個早老性癡呆症病人數據庫,取得逾二千張正電子掃描(PET)影像,並讓AI系統在其中九成影像中,學習使用PET技術,檢測腦部代謝活動指標氟代脫氧葡萄糖(FDG)攝取量。研究人員之後讓AI在其餘一成影像測試,讓它從中學習深度運算。
研究人員再讓AI系統檢測另外四十張從未檢測過的病人腦部掃描影像,結果系統能檢測到病人在最終確診之前平均逾六年,已經患有早老性癡呆症,準繩度達百分百。報告共同撰寫人孫在鎬(音譯)表示,及早發現腦退化徵狀有助提供更適切的治療,以及減慢、甚至是停止病情惡化。