在受轻度认知障碍影响的人群中选大脑连接和痴呆风险估计的智能数字工具:AI-Mind临床研究协议

科学领域:

• 神经学 神经学
• 人工智能的人工智能
• 生物医学工程 生物医学工程

背景情况:

• 轻度认知障碍 (MCI) 影响超过1000万欧洲人,其中高达50%的人在五年内发展为痴呆症.
• 目前的诊断方法缺乏早期风险评估的工具,导致诊断和干预延迟.
• 患者从MCI到痴呆症诊断的旅程往往是漫长的和不理想的.

研究的目的:

• 介绍AI-Mind项目,这是一个专注于早期痴呆风险评估的欧洲倡议.
• 开发先进的AI工具,以加速和准确地预测痴呆症进展.
• 通过虚拟实验室环境促进个性化干预研究.

主要方法:

• 使用AI-Mind连接器通过高密度磁带和电脑摄影 (M/EEG) 识别功能障碍的大脑网络.
• 使用AI-Mind预测器,使用M/EEG数据,认知测试,生物标志物和临床变量评估痴呆风险.
• 将AI-Mind集成到欧洲主要的研究网络中,如虚拟大脑和EBRAINS,用于敏感数据处理和虚拟双胞胎开发.

主要成果:

• 人工智能智能项目成功开发了基于人工智能的工具,用于早期痴呆风险预测.
• 该系统集成了多式联运数据,提高了诊断准确性和预测能力.
• 为个性化干预研究建立了一个虚拟实验室环境.

结论:

• 人工智能-思维项目提供了一种新的方法,使用人工智能和多式联络数据来评估早期痴呆风险.
• 通过及时干预,准确和早期预测痴呆风险可以显著改善患者的治疗结果.
• 该项目为个性化痴呆症预防和治疗策略的未来进展奠定了基础.