与阿尔茨海默病相关的基因组学、神经影像学和认知数据堆积如山，几乎肯定是开发一些可靠的方法来预测、预防和/或治疗阿尔茨海默病的关键。

然而，这些字节积累得如此之快，以至于没有人能连接隐藏在巨大混乱中的任何一点。40名研究人员投入了11个人工智能网站和近1800万美元的国家卫生研究院新资金。

这项名为AI 4 AD的研究被官方称为“超大规模机器学习可以帮助阿尔茨海默病生物库的发现”，由南加州大学的研究人员领导。

南加州大学神经影像与信息学研究所所长、项目负责人Paul Thompson博士在项目总结中写道，数据分析部分将寻求开发“可转换的AI方法，用于下一代测序和相关阿尔茨海默病生物标志物和认知数据的高通量分析。”

他补充说，分布式工作将使思想和机器能够梳理所有数据，以“提取并优先考虑对解决阿尔茨海默病预防和药物发现的基本障碍至关重要的功能。”

在南加州大学自己关于这一发展的报告中，神经科学家汤普森说，他有信心将人工智能与全基因组数据和先进的大脑扫描相结合，将优于目前用于预测阿尔茨海默病进展的方法。

此外，他说，新的研究技术“将帮助我们确定每个患者身上正在发生的变化，以及我们可以用新药瞄准的脱氧核糖核酸中这些过程的驱动因素。”

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