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                                                                          X 註冊生物鏈會員

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                                                                          凤凰彩票app下载:中國科學報   發佈者:ailsa   日期:2018-08-31   今日/總瀏覽:23/10969

                                                                           本報訊  記者8月29日從中科院自動化所獲悉aaaa,該所腦網絡組研究中心將“腦網絡組學”與人工智能方法結合aaa,建立了全新的慢性意識障礙預後預測模型aaa,利用該模型預測意識障礙患者能否恢復意識的準確率高達88%aaaaa。該方法的有效性在兩家醫院的三套不同數據集上得到了驗證aaa。研究成果近期發表在生命科學開放獲取期刊eLife上aaaaa,該所宋明和蔣田仔分別是論文第一和通訊作者aaa。

                                                                          慢性意識障礙患者俗稱“植物人”aaaa。我國目前約有因腦外傷、腦卒中、缺氧性腦病等導致的慢性意識障礙患者50餘萬名aaa,每年新增7萬至10萬名aaaaa,給家庭和社會帶來巨大精神痛苦和沉重經濟負擔aaaa。對病人意識恢復可能的預測aaa,將直接影響臨牀治療策略的選擇aaaa,甚至是親屬對病人生死去留的抉擇aaa。但目前臨牀對病人的預後判斷完全依賴醫生根據臨牀觀察和個人經驗做出aaaaa,主觀性較強aaa,易受多種因素干擾aaaaa。

                                                                          自動化所腦網絡組研究中心聯合陸軍總醫院和廣州總醫院組成聯合攻關團隊aaa,使用基於腦功能磁共振影像的患者腦功能網絡特徵aaaa,結合機器學習相關算法aaaa,發展出了預測患者一年之後是否恢復意識的計算模型aaa,準確率達88%aaaaa。驗證中aaa,這套方法成功預測了多例醫生臨牀最初判定恢復無望而最終恢復意識的病人aaaa。

                                                                          據蔣田仔介紹aaaa,該研究與目前大部分人工智能在醫學診斷應用研究的區別在於aaa,它提供了醫生目前未知的意識障礙有關的腦網絡信息aaaaa,從而增強了對病人預後預測的能力aaa。該研究結果也爲理解意識障礙疾病的神經機制提供新線索aaaa。

                                                                          相關新聞