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編譯 / 吳培安
美國時間22日，輝瑞(Pfizer)與IBM在最新一期《The Lancet eClinicalMedicine》中，發表其合作開發、透過語言辨識分析(linguistic analysis)提早預測阿茲海默症風險的AI模組，目前的準確率可達74%。相較於現有的阿茲海默症診斷方式，例如腦部掃描影像、腰椎穿刺取腦脊髓液，此方法僅需要進行簡單的語言測驗就能預測風險，具有花費不高、且不須採用侵入式手術的優點。
研究團隊利用1948年的知名世代醫學研究「Framingham Heart Study」的資料庫，訓練AI模組的預測。該研究已累積數十年、蒐集超過5000名受試者及其家族的各種健康數據。
其中，有關認知功能的「偷拿餅乾畫面描述任務」(Cookie-theft picture description task)，是透過要求受試者用自己的說話方式，描述指定圖片中發生的事。而在Framingham Heart Study中，受試者會多次接受這項測試，進而產生基...
美國時間22日，輝瑞(Pfizer)與IBM在最新一期《The Lancet eClinicalMedicine》中，發表其合作開發、透過語言辨識分析(linguistic analysis)提早預測阿茲海默症風險的AI模組，目前的準確率可達74%。相較於現有的阿茲海默症診斷方式，例如腦部掃描影像、腰椎穿刺取腦脊髓液，此方法僅需要進行簡單的語言測驗就能預測風險，具有花費不高、且不須採用侵入式手術的優點。
研究團隊利用1948年的知名世代醫學研究「Framingham Heart Study」的資料庫，訓練AI模組的預測。該研究已累積數十年、蒐集超過5000名受試者及其家族的各種健康數據。
其中，有關認知功能的「偷拿餅乾畫面描述任務」(Cookie-theft picture description task)，是透過要求受試者用自己的說話方式，描述指定圖片中發生的事。而在Framingham Heart Study中，受試者會多次接受這項測試，進而產生基...
