从损伤到决策:人工智能用于ARIA检测和阿尔茨海默病预测成像

科学领域:

• 神经成像是一种神经成像.
• 人工智能的人工智能
• 痴呆症研究 痴呆症研究

背景情况:

• 阿尔茨海默病 (AD) 是全球痴呆的主要原因.
• 抗粉样单克隆抗体 (MABs) 是阿尔茨海默病的疾病修饰疗法.
• 与粉样蛋白相关的成像异常 (ARIA),包括MRI上的ARIA-E和ARIA-H,限制了MAB的使用.
• 在ARIA检测的挑战包括成像协议的变化和微妙的发现.

研究的目的:

• 审查目前用于ARIA检测和风险预测的人工智能 (AI) 应用.
• 总结AI在分析阿尔茨海默病中的MRI对ARIA的作用.
• 探索AI在管理治疗相关并发症方面的潜力.

主要方法:

• 文学叙事审查. 文学叙事审查.
• 在PubMed,Embase和Scopus数据库中进行全面搜索.
• 专注于基于MRI的AI分析,病变量化和ARIA的预测建模.

主要成果:

• 人工智能应用显示出对标准化ARIA评估的承诺.
• 人工智能可以提高MRI上ARIA病变的量化.
• 人工智能框架正在开发,用于个性化的ARIA风险预测.
• 证据分为六个领域:定义,挑战,AI基础,检测,预测和未来前景.

结论:

• 人工智能为标准化ARIA评估和改善病变量化提供了巨大的潜力.
• 人工智能驱动的神经成像可以实现ARIA个性化风险预测.
• 未来的进展取决于多中心数据,共享框架和前性验证.
• 人工智能可能会在AD的抗粉胺疗法中彻底改变对治疗并发症的监测.