【AI多模态大模型】基于AI的多模态数据痴呆病因鉴别诊断

引言

痴呆症是全球重要的健康挑战,特别是由于不同病因之间症状的重叠,准确诊断非常困难。随着全球老龄化人口的增长,痴呆症诊断的准确性需求变得越来越迫切,这对医疗系统造成了压力。尽管阿尔茨海默病(AD)通常是痴呆研究的主要焦点,但其他形式如血管性痴呆(VD)、路易体痴呆(LBD)和额颞叶痴呆(FTD)也很常见,并且往往与AD共存。误诊可能导致不适当的治疗,从而影响患者的预后。此外,神经科医生和神经心理学家数量的减少使得对可扩展诊断工具的需求更加迫切。波士顿大学医学院Vijaya Kolachalama等通过开发一种能够利用多模态数据区分多种痴呆病因的人工智能(AI)模型,来应对这些挑战。

主要发现:

1. 模型开发与数据来源: 该AI模型使用了来自9个独立的地理多样化数据集中的51,269名参与者的数据。这些数据包括人口统计信息、病史、药物使用情况、神经心理学评估、功能评估和多模态神经影像数据。

2. 模型表现: 模型在分类认知正常、轻度认知障碍(MCI)和痴呆患者方面表现出极高的准确性。在分类认知状态时,模型的微平均受试者工作特征曲线下面积(AUROC)为0.94,区分不同痴呆病因时为0.96。值得注意的是,该模型在混合性痴呆病例的诊断中也表现出色,处理共存病理时的平均AUROC为0.78。

3. 提升临床医生表现: 该AI辅助的诊断工具在与神经科医生联合使用时显著提高了诊断准确性。在随机选择的100个病例中,AI辅助评估的AUROC比仅凭临床医生判断提高了26.25%。模型的预测与生物标志物证据及尸检数据相一致,进一步证实了其在识别痴呆亚型(包括AD、VD和LBD)方面的可靠性。

4. 处理不完整数据: 即使在数据不完整的情况下,该模型也展现出稳健的表现。在不同程度数据缺失的情况下,模型保持了可靠的表现,证明其在临床环境中适用,即便可用数据不完备。

5. 生物标志物相关性: 模型的预测结果与现有的生物标志物,如阿尔茨海默病的淀粉样蛋白和tau蛋白、额颞叶痴呆的FDG-PET影像、路易体痴呆的多巴胺转运体扫描,具有良好的对应性。这进一步验证了模型在区分基于病理生理特征的痴呆类型时的有效性。

结论:

该AI模型在痴呆诊断领域具有重要的进展。通过整合多模态数据,它提高了诊断准确性并增强了临床医生的表现,尤其是在区分不同痴呆病因和处理混合性痴呆病例方面。模型与生物标志物的对齐进一步强调了其在临床实践中的潜在应用。该框架有望用于痴呆筛查、早期诊断和治疗计划中。

影响:

本研究的AI框架有潜力彻底改变痴呆诊断,特别是在痴呆病例不断增加和专业人员短缺的医疗系统中。该模型也可以应用于临床试验中,以提高参与者筛查和结果预测的准确性。然而,通过前瞻性研究和试验进一步验证该模型的效果是必要的,以充分实现其在提高患者护理方面的潜力。此外,该模型处理不完整数据的能力使其在数据可用性不一致的实际临床环境中成为一个多功能工具。未来工作应探讨其在更广泛人群中的应用,并优化工具以更好地解决痴呆分期的细微差别问题。

参考文献

Chonghua Xue et al. AI-based differential diagnosis of dementia etiologies on multimodal data. Nature Medicine. 2023

最后的最后

感谢你们的阅读和喜欢,我收藏了很多技术干货,可以共享给喜欢我文章的朋友们,如果你肯花时间沉下心去学习,它们一定能帮到你。

因为这个行业不同于其他行业,知识体系实在是过于庞大,知识更新也非常快。作为一个普通人,无法全部学完,所以我们在提升技术的时候,首先需要明确一个目标,然后制定好完整的计划,同时找到好的学习方法,这样才能更快的提升自己。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

大模型知识脑图

为了成为更好的 AI大模型 开发者,这里为大家提供了总的路线图。它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。

经典书籍阅读

阅读AI大模型经典书籍可以帮助读者提高技术水平,开拓视野,掌握核心技术,提高解决问题的能力,同时也可以借鉴他人的经验。对于想要深入学习AI大模型开发的读者来说,阅读经典书籍是非常有必要的。

实战案例

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

面试资料

我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作,下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题,并且每道题都有详细的答案,面试前刷完这套面试题资料,小小offer,不在话下

640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

相关推荐
OpenLoong 开源社区3 分钟前
技术视界 | 从哲学到技术:人形机器人感知导航的探索(下篇)
人工智能·机器人·开源社区·人形机器人·openloong
csssnxy16 分钟前
叁仟数智指路机器人的主要功能有哪些?
人工智能
蝎蟹居34 分钟前
GB/T 4706.1-2024 家用和类似用途电器的安全 第1部分:通用要求 与2005版差异(1)
人工智能·单片机·嵌入式硬件·物联网·安全
wang_yb41 分钟前
线性模型与多分类问题:简单高效的力量
ai·databook
浊酒南街41 分钟前
TensorFlow实现逻辑回归
人工智能·tensorflow·逻辑回归
云卓SKYDROID1 小时前
无人机遥测系统工作与技术难点分析!
人工智能·无人机·科普·高科技·云卓科技
Moutai码农1 小时前
大模型-提示词(Prompt)技巧
人工智能·语言模型·prompt
Moutai码农1 小时前
大模型-提示词(Prompt)最佳实践
人工智能·语言模型·prompt
阿巴阿巴拉1 小时前
Scala简介与基础语法学习总结
人工智能
zxsz_com_cn1 小时前
风电行业预测性维护解决方案:AIoT驱动下的风机健康管理革命
大数据·运维·人工智能