眾所周知 IBM是公認的公司 美國跨國技術和諮詢公司， 去年購買了Red Hat。 雖然 它還涉及機器學習模型。
其中 目前正在致力於疾病的早期發現。 如果存在可以利用人工智能造福社會的領域，那麼可能是在醫學領域，人工智能可以為專家提供寶貴的幫助。
人工智能在該領域越來越多地用於幫助醫生診斷患者。，尤其是在非顯而易見的情況下，可能需要做出大量數據分析才能做出決定。
和沃森一起 IBM一直是醫學服務中人工智能的先驅之一以及支持該技術巨頭認知服務的AI已經被證明。
舉例來說，沃森（Watson）在他的一項利用中，發現患者患有罕見的白血病，醫生沒有發現。
使用傳統方法，醫生診斷出這名60歲的女性患有急性髓細胞性白血病。
這種診斷白血病病例的經典方法基於一組專業醫生的評估，該專家組分析了患者的遺傳信息以及可供比較的臨床研究。
在白血病等疾病取得成功之後，IBM攻擊了阿爾茨海默氏病。
您的研究人員 我們正在努力通過機器學習和簡單的血液檢測來應對在事件發生前數年檢測出阿爾茨海默氏病的挑戰。
科技造福大眾
在科學雜誌《自然》上發表的一項研究中， IBM表示可以利用機器學習和人工智能來檢測阿爾茨海默氏病 儘早採用無創且昂貴的測試。
除了移除腦脊液以測試其所含β-澱粉樣蛋白的水平外， 最近的一項研究表明，血液中蛋白質的水平可以幫助在10年前的患者中診斷阿爾茨海默氏病。
IBM研究人員已採用這種方法，他們使用機器學習和人工智能技術來得出結論性的結果。
IBM研究人員說：“血液收集是系統的，微創的且廉價的。”
在我們的工作中，我們正在開發一種基於血液的簽名，該簽名可以使用機器學習方法提供對個人腦脊液澱粉樣蛋白狀態的廉價且微創的估計。
我們表明，從血漿成分中得出的隨機森林模型可以準確地預測受試者的腦脊液中β-澱粉樣蛋白水平異常（低），這是阿爾茨海默氏病風險的指標。 «
自2000年代初期以來，已有數百項針對患有阿爾茨海默氏病症狀的個體的臨床試驗。
黃大仙禁運， 部分由於認知障礙患者的試驗而導致的高失敗率。
重要，因為它們已經處於疾病的晚期。 能夠及早發現該疾病可能導致結論性試驗，並可能找到該疾病的治療方法。 從這個意義上說，IBM的工作很重要。
“儘管該測試仍處於研究的早期階段，但它有可能幫助改善藥物試驗對象的選擇-已經確定患有輕度認知障礙的人是
腦脊液中澱粉樣蛋白的異常濃度將使患阿爾茨海默氏病的可能性增加2.5倍，” IBM說。
目前，IBM研究人員報告統計精度為77％，這是一個很好的結果，因為這項工作仍處於起步階段。
IBM團隊還聲稱機器學習算法 為研究而開發 它們可以擴展到建模和檢測腦脊液中的其他生物標誌物。