IT之家 12 月 1 日消息，在湖南师范大学信息科学与工程学院教授毕夏安的带领下，脑科学与人工智能团队创新尝试，开发出可诊断阿尔茨海默病（AD，又称老年痴呆症）的 AI 算法。
该团队深入分析大脑影像和基因数据，将其作为 AD 的宏观视图与微观视图，提出一种用于疾病分类与风险预测的深度学习算法，可精准生成大脑功能网络视图。
该算法应用到 AD 的大量实验显示，多阶段诊断和风险预测准确率分别达 74.2% 和 84.5%，这比当前已有先进诊断方法平均高出 10 个百分点。
该研究成果于 11 月 6 日发表于 IEEE TPAMI 上，毕夏安为第一作者和通讯作者，美国佐治亚大学教授刘天明为共同通讯作者，哈佛大学医学院和麻省总医院助理教授李响等参与研究，湖南师范大学为论文第一单位及通讯单位。
在生物医学领域，AD 被定义为由多种复杂因素共同导致的脑退行性疾病。目前研究人员已开发出多种检测技术以帮助临床工作者了解病情，比如磁共振、PET 等医学影像检查手段。
毕夏安解释：
IT之家附上论文参考地址：X. -a. Bi et al., "Structure Mapping Generative Adversarial Network for Multi-view Information Mapping Pattern Mining," in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, doi: 10.1109/TPAMI.2023.3330795.
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