IT之家 12 月 1 日消息，在湖南師範大學信息科學與工程學院教授畢夏安的帶領下，腦科學與人工智能團隊創新嘗試，開發出可診斷阿爾茨海默病（AD，又稱老年癡呆症）的 AI 算法。

該團隊深入分析大腦影像和基因數據，將其作爲 AD 的宏觀視圖與微觀視圖，提出一種用於疾病分類與風險預測的深度學習算法，可精準生成大腦功能網絡視圖。

該算法應用到 AD 的大量實驗顯示，多階段診斷和風險預測準確率分別達 74.2% 和 84.5%，這比當前已有先進診斷方法平均高出 10 個百分點。

該研究成果於 11 月 6 日發表於 IEEE TPAMI 上，畢夏安爲第一作者和通訊作者，美國佐治亞大學教授劉天明爲共同通訊作者，哈佛大學醫學院和麻省總醫院助理教授李響等參與研究，湖南師範大學爲論文第一單位及通訊單位。

在生物醫學領域，AD 被定義爲由多種複雜因素共同導致的腦退行性疾病。目前研究人員已開發出多種檢測技術以幫助臨牀工作者瞭解病情，比如磁共振、PET 等醫學影像檢查手段。

畢夏安解釋：

IT之家附上論文參考地址：X. -a. Bi et al., "Structure Mapping Generative Adversarial Network for Multi-view Information Mapping Pattern Mining," in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, doi: 10.1109/TPAMI.2023.3330795.

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