梅奥诊所研究人员利用AI革新脑电图痴呆诊断
梅奥诊所的研究人员正在利用人工智能（AI）和机器学习技术，彻底改变脑电图（EEG）测试的分析方式，提高了识别痴呆症早期征兆的速度和准确性。这项尖端技术使神经科医生能够检测到传统检查中常常被忽视的细微指标。
EEG已使用了一个多世纪，它涉及将电极附着在头皮上以监测大脑活动，主要用于癫痫诊断。传统上，神经科医生会解读这些脑波模式，但梅奥诊所神经科AI项目（NAIP）展示了AI如何能加速这一过程并检测到人眼无法察觉的异常。
最近发表在《大脑通讯》杂志上的一项研究中，梅奥诊所的科学家们揭示了AI如何将EEG转变为一个更易获取且成本更低的工具，用于诊断认知障碍，如阿尔茨海默病和路易体痴呆。研究表明，EEG可能成为早期检测认知能力下降的宝贵资源，尤其是在缺乏先进医疗设施的地区。
NAIP的资深作者兼主任David T. Jones博士解释道：“这些脑电波中蕴含着丰富的关于大脑健康的信息。我们正在探索人工智能是否能够准确量化这些脑电波的减缓，这种减缓是认知障碍的一个标志。”
研究小组收集了梅奥诊所过去十年间所进行超过11,000次的脑电图数据。他们利用人工智能将复杂的波形模式提炼成六个不同的特征，从而使模型能够专注于识别认知问题的迹象。联合第一作者李文涛博士指出，与认知测试和脑成像等传统的痴呆症评估相比，这项技术能够快速提取出有意义的模式。
Jones博士强调，虽然人工智能增强的脑电图不会取代MRI或PET扫描，但它们可以作为一种具有成本效益的诊断工具，特别是在服务不足的社区中。他表示：“早期发现记忆问题对于正确诊断和治疗至关重要。人工智能驱动的脑电图分析可以提供一种更实惠的方法来识别痴呆症的早期迹象。”
尽管需要进一步的研究来验证这些工具，研究结果已显示出将人工智能融入临床实践的潜力。这可以增强现有评估方法，并扩大创新诊断技术在梅奥诊所以外的应用范围。
“这个项目体现了多学科合作在推进医疗保健研究方面的力量，”联合第一作者、前 NAIP 研究合作者Yoga Varatharajah 博士说。
这项研究得到了Edson家族基金、美国癫痫基金会、Benjamin A. Miller家族衰老及相关疾病奖学金、梅奥诊所神经科人工智能项目、国家科学基金会和国家卫生研究院的支持。
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