Modernste KI-Methoden zur Untersuchung der Alzheimer-Krankheit
Oktober 2020
USC Mark and Mary Stevens Neuroimaging and Informatics Institute, Los Angeles, USA
In der von den National Institutes of Health über 5 Jahre finanzierten Initiative "Ultrascale Machine Learning to Empower Discovery in Alzheimer's Disease Biobanks" (AI4AD) haben sich 11 Forschungszentren zusammengeschlossen, um anhand von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen die Alzheimerforschung bezüglich Ursachen und Behandlungsmethoden zu unterstützen.
Beteiligt sind Experten aus Informatik, Genetik, Neurowissenschaften und bildgebenden Wissenschaften. Das erste Ziel des Projekts besteht darin, genetische und biologische Marker zu identifizieren, die eine Alzheimer-Diagnose vorhersagen und zwischen verschiedenen Subtypen der Krankheit unterscheiden. Um dies zu erreichen, wird das Forschungsteam hochentwickelte KI- und maschinelle Lernmethoden auf eine Vielzahl von Datentypen anwenden, darunter Zehntausende von Hirnbildern und ganze Genomsequenzen. Die Forscher werden diese Ergebnisse dann mit dem klinischen Verlauf der Alzheimer-Krankheit in Beziehung setzen, auch bei Patienten, die noch keine Demenzsymptome entwickelt haben. Die KI-Methoden werden auf große Datenbanken von Hirnscans trainiert, um Muster zu identifizieren, die helfen können, die Krankheit frühzeitig bei einzelnen Patienten zu erkennen.
State-of-the-art AI methods used to study Alzheimer’s
Paul Thompson
Eingestellt am: 19.11.2020
[1] https://www.technologynetworks.com/neuroscience/news/state-of-the-art-ai-methods-used-to-study-alzheimers-341948
