研究人員已使用深度學習軟件僅使用患者面部的照片來準確檢測與年齡有關的認知障礙。

這項工作是在東京大學進行的，并在1月25日由Aging（紐約州阿爾巴尼）發(fā)表的一篇論文中進行了描述。

通過測試在現(xiàn)有圖像集上預先訓練的五個深度學習模型，該團隊發(fā)現(xiàn)，從117名健康志愿者中分離出121位受損患者后，性能最佳的模型達到了93%的準確率。

此外，研究人員發(fā)現(xiàn)人臉AI得分與標準化評估調查表（Mini-Mental State Examination，又名Folstein測驗）的得分之間存在“密切而顯著”的關聯(lián)。

有趣的是，他們還發(fā)現(xiàn)了面部AI得分與時間年齡之間的緊密相關性，并且AI與問卷之間的相關性強于問卷和年齡之間的相關性。

根據(jù)這些結果，作者得出結論，深度學習軟件“具有區(qū)分輕度癡呆癥患者和非癡呆癥患者的面部圖像的能力。這可能為臨床使用面部圖像作為癡呆癥的生物標志物鋪平了道路。”

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