人工智能 (AI) 的最大優(yōu)勢在于它能夠分析大量數(shù)據(jù)并以一種對人們來說不是很明顯的方式對其進行分類。例如，現(xiàn)在人工智能在最近的 UCL 研究中確定了多發(fā)性硬化癥 (MS) 的三種新亞型?？茖W(xué)家認(rèn)為這將有助于更準(zhǔn)確地對患者進行分類。

目前，MS 患者分為進行性和復(fù)發(fā)組。換句話說，這些類別不是基于癥狀的，而是非常廣泛的。MS 是一種致殘條件，它可以有很多面孔。它影響著世界上數(shù)百萬人，并不是每個人都經(jīng)歷相同的癥狀。

研究人員使用一種名為 SuStaIn 的人工智能工具來查看 6,322 名 MS 患者的 MRI 腦部掃描結(jié)果。SuStaIn 在無人監(jiān)督的情況下工作，并在一段時間內(nèi)設(shè)法在這些腦部掃描中識別出三種以前未知的模式?？茖W(xué)家根據(jù) MRI 掃描中最早出現(xiàn)的異常將它們命名為 MS 的三種亞型——皮質(zhì)主導(dǎo)、外觀正常的白質(zhì)主導(dǎo)和病變主導(dǎo)?？茖W(xué)家在另一輪 SuStaIn 研究中證實了這些發(fā)現(xiàn)，該研究分析了一個由 3,068 名患者組成的獨立獨立隊列。AI 系統(tǒng)能夠根據(jù)新定義的 MS 亞型對它們進行分類。

該研究的主要作者之一艾倫·湯普森說：“現(xiàn)在，在人工智能和大型數(shù)據(jù)集的幫助下，我們邁出了對潛在疾病機制的更好理解的第一步，這可能會為我們當(dāng)前的臨床分類提供信息。這是一項了不起的成就，有可能成為真正的游戲規(guī)則改變者，為疾病演變和臨床試驗患者的選擇提供信息。”

這是 MS 研究的一項巨大成就，可能對治療產(chǎn)生影響。事實上，科學(xué)家認(rèn)為這些亞型可以幫助預(yù)測 MS 殘疾進展和對治療的反應(yīng)。根據(jù)這些亞型，可以更準(zhǔn)確地開發(fā)新的治療方法。最后，這些發(fā)現(xiàn)可能有助于未來的 MS 研究，因為科學(xué)家們正試圖了解是什么推動了 MS 的進展。在這種情況下，人工智能可以用作診斷工具，只需要相同的 MRI 掃描即可準(zhǔn)確理解或幫助每個特定患者的最佳方法。

MS 亞型的準(zhǔn)確和明確分類將導(dǎo)致更準(zhǔn)確的治療。MS 是一種神經(jīng)系統(tǒng)疾病，是導(dǎo)致年輕人殘疾的最常見原因之一。有多種治療選擇，但它們并非在每種情況下都能很好地發(fā)揮作用。如果疾病被及早診斷出來會有所幫助，因此請注意早期癥狀——刺痛、麻木、失去平衡和視力問題。

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