通过利用语言模型为风险预测增添强大的能力，结合传统监督学习方法和大语言模型的决策机制，本研究提出的创新流程通过实际的电子健康记录数据仓库的评估表明有效地提高了预测性能，为改善 ADRD 筛查和早期检测实践带来了希望，并对患者管理策略产生潜在影响，进而改善医疗保健。

May, 2024

利用生存机器学习建立了一个可预测认知能力下降导致痴呆症状发展以及预测发展时间的模型，预测能力良好，可用于临床研究和预测患阿尔茨海默病的风险。

Jun, 2023

利用变压器编码器模型来表征纵向患者数据的重要性，以预测阿尔茨海默病（AD）的进展。我们的模型 LongForMAD 利用包含多模态数据的患者访问序列中嵌入的全面时间信息，提供对疾病进展的更深入理解，比仅基于单次访问数据获得的理解更有效。我们在两个患者群体（认知正常和轻度认知障碍）的随访五年内进行了经验分析。实验结果显示，结合更长时间的患者病史的模型可以胜过仅依赖当前信息的模型，这表明更深入的历史背景对于提高未来 AD 进展的预测准确性至关重要。我们的研究结果支持在临床环境中利用纵向数据来增强 AD 的早期检测和监测。

May, 2024

通过引入一种新的正则化方法，我们提出了一种预测阿尔茨海默病进展的方法，旨在保持疾病风险随时间递增的单调性，同时保留预测准确性。

Mar, 2024

通过分析 2008 年至 2023 年间基于深度学习技术和强化学习的阿尔茨海默病诊断论文，发现深度学习方法具有提取特征并具有良好准确度对阿尔茨海默病进行分类的巨大能力，需要探索 DRL 在痴呆症检测领域的应用。

Apr, 2023

该研究基于阿尔茨海默病神经影像计划（ADNI）数据集，旨在探讨阿尔茨海默病的早期检测和疾病进展。通过创新的数据预处理策略，包括使用随机森林算法填补缺失数据，处理异常值和无效数据，从而充分挖掘和利用有限的数据资源。通过 Spearman 相关系数分析，我们确定了一些与 AD 诊断强相关的特征。我们构建并测试了三个机器学习模型：随机森林、XGBoost 和支持向量机（SVM）。其中，XGBoost 模型在诊断性能方面表现最佳，准确率达到 91%。总体而言，该研究成功克服了缺失数据的挑战，并为阿尔茨海默病的早期检测提供了有价值的见解，展示了其独特的研究价值和实际意义。

Feb, 2024

通过使用人工神经网络和支持向量机作为分类器，以及主成分分析作为特征提取技术，这篇论文研究了基于机器学习的方法在阿尔茨海默病检测和分类中的性能，并表明这种组合方案在准确度和优势方面取得了显著成果。

Apr, 2024

通过使用光谱聚类对 OneFlorida 数据信托中的长期电子病历数据进行分析，研究人员将 29,922 名阿尔茨海默病患者分为四个亚型，这些亚型在 AD 诊断前存在不同的病症进展模式，并且还与人口统计学、死亡率和处方药物使用等方面有显著差异，这种研究可能有助于早期检测和个性化治疗 AD，以及数据驱动的 AD 临床试验的普适性评估。

Feb, 2022

本文探讨了使用机器学习预测阿尔茨海默病恶化的能力，并在 Alzheimers Disease Neuroimaging Initiative 的数据集上使用了六种机器学习模型。最后展示了对两组数据的预测效果，即针对健康组和轻微认知障碍组的恶化预测，分别使用了 CART 和 Elastic Net 获得了较好的结果。

Jun, 2023

阿尔茨海默病是一种影响老年人认知和运动功能的进展性神经退行性疾病，通过磁共振成像这种易于接触的方法早期检测阿尔茨海默病对于开发有效干预措施至关重要。本研究旨在对选择基于磁共振成像的生物标志物和将个体区分为健康对照和表现出 5 年内轻度认知损伤的不稳定对照的机器学习技术进行全面分析。该研究利用阿尔茨海默病神经信息学计划（ADNI）和开放获取系列成像研究 3（OASIS-3）的磁共振成像数据，主要关注健康对照和不稳定对照参与者。结果显示高斯朴素贝叶斯和 RusBoost 分类器在 ADNI 数据集上表现最佳，准确率分别达到 76.46% 和 72.48%。对于 OASIS-3 数据集，核朴素贝叶斯和 RusBoost 在 64.66% 至 75.71% 的范围内获得准确率，而在年龄匹配的数据集中进一步提高。计算得出早期认知衰退期间颞内侧皮层、海马体、侧脑室和外侧眶额叶等脑区受到显著影响。尽管存在样本规模较小等限制，本研究的数据协调方法增强了生物标志物选择的稳健性，预示着这种半自动机器学习工作流程在使用磁共振成像进行早期阿尔茨海默病检测方面的潜力。

May, 2024