西奈山伊坎醫(yī)學(xué)院的研究人員開發(fā)了一種AI平臺(tái)，據(jù)報(bào)道，該平臺(tái)能夠檢測(cè)人腦組織樣本中的一系列神經(jīng)退行性疾病，該研究發(fā)表在二月份的《實(shí)驗(yàn)室調(diào)查》上。

為了開發(fā)精確信息平臺(tái)，首席研究員John Crary，MD，PhD和同事將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于許多數(shù)字化顯微幻燈片，這些幻燈片是使用神經(jīng)退行性疾?。ㄈ绨柎暮Ｄ喜『吐詣?chuàng)傷性腦病）患者的腦組織切片制備的。然后，該團(tuán)隊(duì)使用深度學(xué)習(xí)來構(gòu)建能夠識(shí)別某些生物標(biāo)記物的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

這些標(biāo)記之一是神經(jīng)原纖維纏結(jié)，當(dāng)其特征為異常tau蛋白積累時(shí)，可以指示阿爾茨海默氏病，腦病和其他與年齡有關(guān)的疾病。作者說，他們的模型可以直接從數(shù)字圖像中以“高度準(zhǔn)確性”識(shí)別神經(jīng)原纖維纏結(jié)。

據(jù)發(fā)布的消息稱，Precise Informatics Platform還允許進(jìn)行數(shù)據(jù)管理，可視化探索，對(duì)象概述，多用戶查看和評(píng)估深度學(xué)習(xí)算法的結(jié)果。

Crary在新聞稿中說：“利用人工智能具有極大的潛力，可以提高我們檢測(cè)和量化神經(jīng)退行性疾病的能力，這是相對(duì)于現(xiàn)有的勞動(dòng)密集型和可重復(fù)性差的方法的重大進(jìn)步?！?“最終，該項(xiàng)目將導(dǎo)致更有效，更準(zhǔn)確地診斷神經(jīng)退行性疾病?！?/p>