科学家们正进行一项小型实验性研究来训练能够自我学习的电脑程序来发现人们在脑电图中难以发现的病征

在实验中，该系统能够在正式确诊的平均6年前探测到40位老年痴呆症患者的早期特征

虽然实验样本和实验集非常小，但其产生的结果是非常有前途且值得发起更大的研究项目来跟进的

”研究者们用1002位病人的正电子扫描图像来训练这个深度学习算法

使用电子扫描图像通过监控放射性葡萄酸化合物吸收进血液的过程来测量大脑新陈代谢活动

研究已经将老年痴呆症的发展和大脑特定区域的新陈代谢联系起来，但要找到相关迹象很难

通过深度学习技术，老年痴呆症算法可以教会它自己识别大脑扫描图中预示着疾病的新陈代谢活动

在实验的最后，该算法面对之前从未接触过的40位病人的大脑扫描图，以百分之百的准确率发现了老年痴呆症并且平均比病人的最终确诊早了6年

加州大学旧金山分校的JaeHoSohn博士表示：“我们对算法的表现非常满意，它能提前识别每一个老年痴呆症病例

”英国慈善机构Alzheimer’sResearch的CarolRoutledge医生表示:“这项研究突出了机器学习在老年痴呆症等疾病的早期确诊方面的潜力，但是在我们能恰当地评估这个新方法的力量之前，我们需要在更大的人群样本条件下再三确认相关的研究结果