未来的你，不会患上「痴呆症」吗？｜健识药师谈

《健识阿弥陀写书》栏目第409期

失智症，实际上并非指代某种特定的疾病，而是用来描述不具“梦境、思维和社会并能降低”四组症状的医学术语。据WHO统计，全世界现有超过5500万的失智症病变，每年一追加近1000万例。失智症在世界性十大死亡因素之中位列第七，是世界性儿童儿童和依赖于他人的主要因素之一。

近来，英美阿伯丁所大学医学院的研究者人员在 JAMA 子刊 JAMA Network Open 在线发表了题为：Performance of Machine Learning Algorithms forPredicting Progression to Dementia in Memory Clinic Patients的研究者学术论文。

该研究者联合开发了一种神经网络的诊疗各派系能用，可以发现检查数据的潜藏模式、分析出梦境急诊之中未来2年复发失智症的替代性人群、并且尽力降低失智症的诊疗误诊率。

针对失智症，现有两种诊疗各派系能用辅助分析不同人群之中失智症的之中长期发病率。其之中，心血管危险因素、年长和失智症发病（Cardiovascular Risk Factors, Aging, and Incidenceof Dementia, CAIDE）风险评分力图预测之中年人20年后复发失智症的风险，概要痴呆筛查加权（Brief Dementia Screening Indicator, BDSI）力图预测老年病变6年后复发失智症的风险。

研究者纳入了2005-2015年间就诊于英美三十多个国家阿尔茨海默病各派系之中心地带（National Alzheimer’s Coordinating Center, NACC）梦境急诊的15307名病变为研究者对象。这些病变虽然在梦境和神经系统上不存在一些原因，但尚未患有失智症。研究者人员将神经网络（Machine Learning）用于失智症的诊断和风险预测，首次实现了短诊疗就其初（2年）内梦境急诊的失智症发病率预测。

数据显示，在2005年至2015年的研究者一段时间范围内，每10个梦境急诊病变就有1个（1568人）在未来两年内被确诊为失智症。神经网络能有效地工作，应用于诊疗除此以外给予的病人信息，如梦境和神经系统、感知测试的表现和特定的日常生活方式因素。与BDSI和CAIDE相比，神经网络正则表达式可以非常精准的预测这些一新诊断的失智症病例，精准率高达92%。

该研究者的携手作者，阿伯丁所大学的研究者员 Janice Ranson 博士补充说："失智症是一种非常引人恐惧的疾病。在梦境诊所之中嵌入神经网络可以尽力确保诊断非常加精准，减少错误诊断有可能导致的不必要的困扰。" 该的团队现在计划进行全面性研究者，以分析神经网络法则在诊疗的实际应用于情况，以分析它是否可以推广到加强失智症的诊断、治疗和诊疗。

学术论文链接：

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