AI 如何帮助在早期发现和治疗痴呆症?
作者：微信文章Igor Dolgushin的人工智能方法改变了医学处理痴呆等主要神经认知障碍的方式。
无论哪个行业，当今的企业都可以通过AI快速处理大量信息并提供数据驱动的见解来加快发展速度。在医学领域，AI可以预测疾病、纠正治疗计划、改进成像诊断并加速药物发现。曾经在医学上看似不可能的事情现在借助技术实现了。
医学博士、SENSOR23首席执行官兼创始人Igor Dolgushin开发了一种人工智能驱动的方法，可以在早期阶段预测和预防神经认知障碍，例如痴呆和阿尔茨海默氏症。这种方法现已在巴塞罗那的心理和大脑健康中心成功实施。最近，这项创新引起了投资者的注意：它获得了由鲍里斯·格佐夫斯基（Boris Gertsovsky）领导的风险投资FTT Labs的预算。
AI 驱动的神经认知障碍方法
SENSOR23方法在于将AI技术应用于P4医学（预测、预防、个性化和参与）。它旨在预测和预防主要的神经认知疾病，如痴呆及其形式，防患于未然。
2020年，全球有超过5500万人患有痴呆症。预计这一数字几乎每20年翻一番，到2030年将达到7800万，到2050年将达到1.39亿（根据阿尔茨海默病国际的数据）。
阿尔茨海默病和其他形式的痴呆症只能在其早期阶段得到有效治疗或停止。然而，他们通常只有在症状进展后才能被诊断出来。一些药物可以帮助控制这些症状，但它们并不适合所有人，它们的效果会随着时间的推移而消失。
技术提供了在早期阶段检测可能的主要神经认知疾病的工具。脑部和心理健康中心的专家会制定量身定制的高级治疗计划，包括神经反馈、脑刺激、分子维生素复合物、脑图谱和其他综合措施。
“一种创新的方法试图改变这种情况：它为痴呆患者提供了完全自动化和基于计算机的动态自适应个性化康复过程。”
AI解决方案的工作原理：
■ 预测诊断。AI驱动的算法分析最少的诊断数据，以在最早阶段预测认知障碍。机器学习（ML）和计量经济学分析工具甚至可以从简单的数据集中获得见解。
■ 改善症状和病症之间的因果关系。人工智能比诊断更深入，它揭示了症状和病症之间的联系。例如，它可以检测肠道健康与偏头痛之间的相关性，因此医生可以提供更有效的治疗。
■ 个性化治疗计划。该系统为患者自动化和个性化康复计划，并根据患者的病情进行调整。
虽然 AI 不会取代人类专家，但它充当助手，为每位患者带来详细的数据驱动图片。例如，AI可以识别细微的变化，例如患者语音模式的变化，这些变化可能表明帕金森氏症、痴呆症、阿尔茨海默氏症或ALS等神经系统疾病。
SENSOR23方法展示了AI技术如何处理神经认知疾病。随着风险投资流入此类项目，很明显，AI和医学的交叉点继续起飞。
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