Nat Med | 人工智能新高度：AI用于痴呆病因的鉴别诊断

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在人工智能越来越火热且普遍的今日，依靠大数据及机器学习的辅助诊断AI模型被不断的提出，但仍有各种各样的不足。 2024年7月4日Vijaya B Kolachalama团队发表在《Nature medicine》杂志上的一篇文章：AI-based differential diagnosis of dementia etiologies on multimodal data 中，研究者团队通过从多个数据集在中获得的多模态数据建立了一个人工智能模型，来进行痴呆的鉴别诊断，并且证明使用模型预测与神经科医生的评估相结合时，诊断准确率被大大提升。让我们一起来深入了解一下吧。 添加微信 精彩推送不错过 一、亮点 1.模型采用了一种基于变换器架构的多模态机器学习框架，将每种数据类型通过变换器进行综合分析，输出每种病因的概率，并捕捉数据中的复杂关系 2.该模型在面对不完整数据时仍有较高的预测稳定性 3.使用人工智能辅助神经科及放射科医生时，诊 ………………………………