《國際醫(yī)學工程與信息學雜志》上的一篇評論調查了當前阿爾茨海默病的早期檢測方法，阿爾茨海默病是一種普遍的神經退行性疾病，影響著全世界數(shù)百萬人。
這項工作研究了阿爾茨海默氏癥的進展、病因和診斷，并強調多模式方法與先進的機器學習技術相結合可以為許多患者帶來更早的診斷。早期診斷為規(guī)劃和持續(xù)護理提供了更好的選擇。隨著世界人口持續(xù)老齡化，阿爾茨海默病的負擔比以往任何時候都更加嚴重。
阿爾茨海默病是一種神經退行性疾病，其特征是認知障礙和記憶喪失。盡管大腦中始終存在并且通常在死后觀察到的特征性變化，但其確切原因尚不清楚。因此，當行為癥狀可能較輕微或很可能與一系列其他情況下出現(xiàn)的癥狀相似時，該疾病在早期檢測中提出了重大挑戰(zhàn)。
這種使人衰弱并最終致命的疾病無法治愈，但考慮到它對患者及其護理人員造成的破壞性影響，在早期階段檢測到它的重要性怎么強調也不為過。早期診斷不僅使個人能夠向親人傳達自己的需求，還使他們能夠做出有關財務和法律事務的重要決定，這些決定將隨著疾病的進展而發(fā)揮作用。
雖然明確的科學診斷實際上只能在死后進行，但一旦癥狀出現(xiàn)，行為觀察和腦部掃描的結合可以為臨床醫(yī)生提供近乎確定的診斷。印度班加羅爾 Dayananda Sagar 技術與管理學院的 CR Nagarathna 和 Kusuma Mohanchandra 根據他們的評論建議，技術組合將提供比任何單一方法更可靠的診斷。他們補充說，利用機器學習工具現(xiàn)在可以增強各種類型腦部掃描的數(shù)據，并將這些結果與該領域專家診斷專家的觀察結果結合起來。
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