來自謝菲爾德大學(xué)的英國人工智能專家Noel Sharkey教授在談到這些發(fā)現(xiàn)時(shí)表示：“人工智能遵循的是在數(shù)據(jù)中尋找高層次的模式，盡管樣本量和測試集相對(duì)較小，但結(jié)果非常有希望，值得進(jìn)行更大規(guī)模的研究。”

來自加利福尼亞大學(xué)的研究人員對(duì)這臺(tái)電腦進(jìn)行了訓(xùn)練，他們對(duì)1002名病人進(jìn)行了2100多次掃描。掃描通過追蹤注入血液的放射性液體的攝入來測量大腦活動(dòng)。

研究已經(jīng)將阿爾茨海默氏癥的發(fā)展與大腦某些特定區(qū)域的特定變化聯(lián)系起來，但這些變化很難被發(fā)現(xiàn)。阿爾茨海默氏癥的算法能夠教會(huì)這臺(tái)電腦自己識(shí)別表明疾病的腦部掃描模式。

參與該項(xiàng)目的Jae Ho Sohn博士說：“我們對(duì)算法的性能非常滿意。它能夠預(yù)測每一個(gè)進(jìn)展到阿爾茨海默氏癥的病例。”

“這項(xiàng)研究強(qiáng)調(diào)了機(jī)器學(xué)習(xí)在幫助早期發(fā)現(xiàn)阿爾茨海默氏癥等疾病方面的潛力，但在我們能夠正確評(píng)估這種方法的威力之前，這些發(fā)現(xiàn)還需要在更大范圍的人群中得到證實(shí)。”