使用患者面部的照片准确检测与年龄有关的认知障碍

研究人员已使用深度学习软件仅使用患者面部的照片来准确检测与年龄有关的认知障碍。这项工作是在东京大学进行的，并在1月25日由Aging（纽约州阿尔巴尼）发表的一篇论文中进行了描述。
该团队通过测试在现有图像集上预先训练的五个深度学习模型，发现在121位受损的患者之后从117名健康志愿者中分离出来的，表现最好的模型达到了93％的准确性。另外，研究人员发现存在“密切而重要的”关系。
面部AI评分与标准化评估问卷（Mini-Mental State Examination，也称为Folstein测验）的评分之间的关​​系。有趣的是，他们还发现面部AI得分与时间和年龄之间密切相关，并且AI与问卷之间的相关性强于问卷与年龄之间的相关性。
基于这些结果，作者得出结论，深度学习软件“具有区分轻度痴呆患者和非痴呆患者面部图像的能力。这可能为临床将面部图像用作痴呆症的生物标志物铺平道路。
＆quot;