临床实践中的机器学习和深度学习:通过多式模式标记器推进神经退行性疾病的诊断

科学领域:

• 神经学 神经学
• 人工智能的人工智能
• 医学诊断 医学诊断 医学诊断

背景情况:

• 神经退行性疾病 (阿尔茨海默病,帕金森病,亨廷顿病,多发性硬化症) 是渐进的和无法治愈的,给健康带来了重大挑战.
• 早期诊断对于管理神经退行性疾病至关重要,但常规方法在前期阶段往往失败.
• 传统的诊断包括神经成像,CSF生物标志物和临床评估.

研究的目的:

• 审查当前机器学习 (ML) 在诊断和管理神经退行性疾病中的应用.
• 突出ML在这个领域的优势和局限性.
• 讨论临床神经病学中ML的未来方向.

主要方法:

• 对各种数据类型的ML应用进行审查:神经成像,电生理学,行为功能,语音/手写和分子生物标志物.
• 分析ML对诊断准确性,患者分类和治疗建议的影响.
• 检查包括数据异质性,模型可解释性,人口多样性和隐私在内的挑战.

主要成果:

• ML在改善神经退行性疾病的诊断准确性方面显示出前景.
• 在患者分类和治疗建议方面,ML应用已经显示出潜力.
• 仍然存在重大挑战,包括数据集成和道德考虑.

结论:

• 机器学习提供了强大的工具,以提高神经退行性疾病的早期和准确诊断.
• 未来的方向包括多式联网数据融合,隐私保护技术,可解释的人工智能 (XAI) 和临床决策支持的大型语言模型 (LLM).
• 应对当前的挑战是有效地将ML纳入神经退行性疾病管理的临床实践的关键.