AI如何通过多模态数据（如CT+血液指标）预测阿尔茨海默病进展？

发布时间：2025-04-16 18:00:18 | 责任编辑：字母汇 | 浏览量：11 次

AI通过多模态数据（如CT、血液指标等）预测阿尔茨海默病进展，主要通过以下几种方式实现：

数据融合与预处理

• 多模态数据整合：将不同类型的模态数据（如影像学数据CT/MRI、血液生物标志物、认知测试结果等）进行整合。例如，剑桥大学的研究团队利用认知测试和MRI扫描数据建立AI模型，准确预测了轻度认知障碍患者是否会进展为阿尔茨海默病。

• 数据预处理：对不同模态的数据进行标准化和预处理，以消除数据之间的差异。比如，对CT或MRI图像进行空间标准化、图像强度归一化等操作。

模型构建与训练

• 深度学习模型：使用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）处理影像数据，Transformer处理多模态数据。例如，AD-Transformer模型通过融合结构磁共振成像（sMRI）、临床记录和遗传信息等多种数据类型，实现了对阿尔茨海默病诊断和轻度认知障碍向阿尔茨海默病转化的高精度预测。

• 集成学习方法：采用集成学习框架，如GMLVQ，能够组合来自多种模态的数据，比单一数据类型更精确地预测早期病症转化为阿尔茨海默病的概率。

特征提取与重要性评估

• 特征提取：从多模态数据中提取关键特征，如影像学中的灰质萎缩特征、血液中的生物标志物水平（如MTBR-tau243、p-tau217等）。

• 特征重要性评估：通过模型评估各特征的重要性，确定哪些特征对阿尔茨海默病进展的预测最具影响力。例如，XGBoost模型可以评估血液指标和认知测试结果等特征的重要性。

预测与验证

• 疾病进展预测：AI模型能够预测患者从轻度认知障碍阶段进展为阿尔茨海默病的风险及速度。例如，PPM模型可以准确预测个体从认知正常或轻度认知障碍阶段进展为阿尔茨海默病的风险，准确率达81.66%。

• 模型验证与泛化能力：使用独立的患者数据集对模型进行验证，确保模型的泛化能力。例如，PPM模型在多个独立数据集上表现出色，能够稳健地预测MCI患者是保持稳定还是进展为AD。