AI for the prediction of early stages of Alzheimer's disease from neuroimaging biomarkers -- A narrative review of a growing field

本文综述了目前人工智能（AI）在神经影像学中用于早期阿尔茨海默病（AD）预测的应用现状，并强调了AI技术在改善早期AD诊断、预后和管理方面的潜力。研究采用叙述性综述方法，对应用AI技术于神经影像数据进行早期AD预测的研究进行了总结，包括使用结构性MRI和PET成像的单模态研究，以及整合多种神经影像技术和生物标志物的多模态研究。此外，还回顾了模拟AD进展并确定快速恶化风险个体的纵向研究。结果表明，使用结构性MRI和PET成像的单模态研究在分类AD和预测从轻度认知障碍（MCI）到AD的进展方面具有高准确性。整合多种神经影像技术和生物标志物的多模态研究表现出比单模态方法更好的性能和稳健性。纵向研究强调了AI在模拟AD进展和确定快速恶化风险个体方面的价值。然而，数据标准化、模型可解释性、泛化能力、临床整合和伦理考虑等方面仍存在挑战。将AI应用于神经影像数据可以改善早期AD诊断、预后和管理。解决数据标准化、模型可解释性、泛化能力、临床整合和伦理考虑等方面的挑战对于实现AI在AD研究和临床实践中的全部潜力至关重要。需要研究人员、临床医生和监管机构之间的协作努力，开发可靠、稳健和符合伦理的AI工具，以造福AD患者和社会。

人工智能在神经影像学中的应用能否提高早期阿尔茨海默病的诊断、预后和管理？

将人工智能技术应用于神经影像数据，可以高效准确地预测阿尔茨海默病的发展和诊断。同时，多模态神经影像技术的整合可以提高模型的鲁棒性和性能。

论文综述了单模态和多模态神经影像技术在阿尔茨海默病早期预测中的应用，并且强调了人工智能技术在建模阿尔茨海默病进展和识别高风险个体方面的价值。但是，数据标准化、模型可解释性、泛化性、临床整合和伦理问题等方面仍然存在挑战。

相关论文包括“Deep learning for neuroimaging-based diagnosis of Alzheimer's disease: a review”、“Multi-modal neuroimaging in Alzheimer's disease: Early diagnosis, progression, and correlation with tau and amyloid biomarkers”等。