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对阿尔茨海默氏病和AI工具进行检测的工作还有很长的路要走，但是深度学习方法仍然显示出对脑部疾病进行分类的希望 。
这些工具应用于从多个神经影像模态获得的图像时最有效，与实验室测试的见解结合部署时最有用 。
印第安纳大学的研究人员在回顾了文献后得出了这些结论 。他们的全部研究正在老化神经科学前沿开展 。
通过搜索PubMed和Google Scholar，Andrew Saykin，PsyD和同事发现，有16项符合纳入标准的研究 。其中有四个将深度学习和传统机器学习结合在一起，而只有十二个仅使用深度学习方法 。
【越来越多的证据表明深度学习有可能帮助对抗阿尔茨海默氏症】研究小组根据算法和神经影像学类型对研究进行了评估和分类，然后总结了每篇论文的发现 。
他们发现，当多模式神经影像信息与液体生物标志物的数据结合在一起时，最佳分类性能就出现了 。
此外，AI组合的准确率高达98.8%，仅深度学习的准确率高达96% 。
“尽管当实验使用少量数据获得高精度时，尤其是该方法容易过拟合的情况下，这是一个令人关注的问题，但由于[[a]使用了堆叠式自动编码器程序，因此最高的准确性为98.8%，而96%的准确性归因于淀粉样蛋白PET扫描，其中包括有关阿尔茨海默氏病的病理生理信息 。”
作者最后指出，阿尔茨海默氏症使用深度学习的研究仍在不断发展，强调要使这项技术在临床环境中实用，就需要获得更高水平的透明度和可再现性 。
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