大家好，我是本栏目的编辑郝帅。现在我给大家解释一下上面的问题。IBM开发了一种机器学习算法，有望用于检测和减缓阿尔茨海默病的进展。

阿尔茨海默病是一种残忍的疾病，不仅适合患者，也适合其亲属。这种病目前无法治愈，导致记忆力减退，思维混乱，难以完成熟悉的任务。

澳大利亚今天发表了一篇论文，详细介绍了如何利用机器学习和人工智能来预测疾病的严重程度，并帮助减缓疾病的进展。

IBM研究基因组研究小组的研究员本古德写道：

“帕金森氏病、阿尔茨海默氏病和亨廷顿氏病等神经退行性疾病正在影响全世界数百万人。虽然这些神秘而致命的疾病尚未治愈，但减缓其发展的答案可能在于预防。

在IBM Research，我们的使命是利用人工智能和技术来了解如何帮助临床医生更好地发现并最终在早期预防这些疾病。

无论是通过视网膜成像、血液生物标志物还是言语的细微变化，我们假设未来医学专业人员可以获得各种容易获取的数据，从而更清晰地识别和追踪这些疾病的发生和加速。"

早期诊断有助于在退变继续前尽可能让患者及其亲属做好准备。官方诊断也帮助患者进行医学实验，希望有一天能找到完全治愈的方法。

自21世纪初以来，阿尔茨海默病的医学实验已经进行了数百次，但失败率非常高。有人认为，这种失败率是由于在有明显脑组织缺失时，疾病发现较晚。

研究表明，一种叫做淀粉样蛋白的肽在记忆丧失发生之前很久就发生了变化。分析个体脊髓液中这种肽的浓度可以提前几十年突出风险。

进入脊髓液是一项侵入性且昂贵的手术。Goudey在他的帖子中写道：“因此，研究界做出了很大努力来开发一种侵入性更小的测试，例如血液测试，它可以提供关于阿尔茨海默病风险的信息。”

使用他们的模型，IBM预测他们可以帮助临床医生预测阿尔茨海默病的风险，准确率为77%。Goudey说，他的团队的方法可以扩展到基于脊髓液的其他生物标志物。