西奈山伊坎医学院的研究人员开发了一种AI平台，据报道，该平台能够检测人脑组织样本中的一系列神经退行性疾病，该研究发表在二月份的《实验室调查》上。
为了开发精确信息平台，首席研究员John Crary，MD，PhD和同事将机器学习应用于许多数字化显微幻灯片，这些幻灯片是使用神经退行性疾病(如阿尔茨海默氏病和慢性创伤性脑病)患者的脑组织切片制备的。然后，该团队使用深度学习来构建能够识别某些生物标记物的卷积神经网络。
这些标记之一是神经原纤维缠结，当其特征为异常tau蛋白积累时，可以指示阿尔茨海默氏病，脑病和其他与年龄有关的疾病。作者说，他们的模型可以直接从数字图像中以“高度准确性”识别神经原纤维缠结。
据发布的消息称，Precise Informatics Platform还允许进行数据管理，可视化探索，对象概述，多用户查看和评估深度学习算法的结果。
Crary在新闻稿中说：“利用人工智能具有极大的潜力，可以提高我们检测和量化神经退行性疾病的能力，这是相对于现有的劳动密集型和可重复性差的方法的重大进步。” “最终，该项目将导致更有效，更准确地诊断神经退行性疾病。”
