研究人員已使用深度學(xué)習(xí)軟件僅使用患者面部的照片來(lái)準(zhǔn)確檢測(cè)與年齡有關(guān)的認(rèn)知障礙。

這項(xiàng)工作是在東京大學(xué)進(jìn)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(jìn)行了描述。

通過(guò)測(cè)試在現(xiàn)有圖像集上預(yù)先訓(xùn)練的五個(gè)深度學(xué)習(xí)模型，該團(tuán)隊(duì)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(dá)到了93%的準(zhǔn)確率。

此外，研究人員發(fā)現(xiàn)人臉AI得分與標(biāo)準(zhǔn)化評(píng)估調(diào)查表（Mini-Mental State Examination，又名Folstein測(cè)驗(yàn)）的得分之間存在“密切而顯著”的關(guān)聯(lián)。

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

根據(jù)這些結(jié)果，作者得出結(jié)論，深度學(xué)習(xí)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(biāo)志物鋪平了道路?！?/p>

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