IBM cloud ibrido approccio aiuterà a convertire i rivenditori per il cloud
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IBM ha introdotto il machine learning (ML) per la diagnostica di campo, nella speranza che un giorno queste tecnologie può favorire la creazione di stabili ed efficaci di test diagnostici di esordio precoce di Alzheimer.
Lunedì, il gigante tecnologico ha detto ML e intelligenza artificiale (AI), che può essere sfruttato per sostituire invasivi e costosi test per la malattia.
Una carta che documentano la ricerca, condotta da IBM squadra Australiana, è stato pubblicato su Scientific Reports.
Il morbo di Alzheimer è attualmente incurabili, e possono essere trattati solo da palliativo significa. I sintomi della malattia comprendono il progressivo degrado di memoria, confusione e difficoltà a completare una volta conosciute le attività quotidiane.
La diagnosi precoce della malattia può aiutare a preparare il malato di se stessi così come i loro familiari, e può anche rendere i pazienti eleggibili per studi medici-centinaia dei quali sono stati condotti dai primi anni 2000.
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Tuttavia, oggi i metodi per la diagnosi della malattia terminale primi non sono solo costosi, ma molto invasiva. Questi comprendono la ricerca di un particolare marker biologico trovato nel fluido spinale, che può richiedere una puntura lombare e portare a dolore e sanguinamento in seguito.
Sebbene non esista una cura, lo sviluppo di modi per individuare la malattia nelle sue prime fasi, senza la necessità di test invasivi potrebbe dimostrare di essere un catalizzatore per una nuova ondata di studi clinici che non fanno affidamento su coloro che sono coinvolti nelle fasi successive della malattia, in cui il tessuto cerebrale danno è già in corso.
Secondo IBM, ML può aiutare a colmare il divario tra la diagnosi precoce e studi clinici.
L’uso di tale tecnologia si basa sul sviluppando un modo per testare la beta-amiloide, un peptide trovato nel fluido spinale cui la ricerca ha mostrato cambiamenti a lungo prima di perdita di memoria si verifica nella malattia di Alzheimer malati.
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IBM ricerca descrive un modo di sfruttare la macchina di apprendimento di prevedere la concentrazione di beta-amiloide nel liquido spinale basate su algoritmi che sono in grado di identificare insiemi di proteine nel sangue.
I documenti cartacei ML a base di modelli che potrebbero un giorno essere in grado di predire il rischio di sviluppare conclamata la malattia di Alzheimer dopo aver mostrato lievi segni di deterioramento cognitivo attraverso un semplice esame del sangue. Il gruppo di ricerca ritiene che la ML di modelli può essere in grado di prevedere i fattori di rischio, in futuro, con una precisione fino al 77 per cento.
“Mentre il test è ancora nelle prime fasi di ricerca, si potrebbe potenzialmente contribuire a migliorare la selezione dei soggetti per studi farmacologici: soggetti con mild cognitive impairment che erano previsti per avere un’anomala concentrazione di amiloide nel loro liquido spinale sono stati trovati per essere 2,5 volte più probabilità di sviluppare il morbo di Alzheimer,” IBM dice.
I modelli sviluppati attraverso questa applicazione di ML un giorno potrebbe offrire il quadro di riferimento per le nuove forme di morbo di Alzheimer prove che sostituire punture lombari, accelerando il processo di diagnosi e riducendo pesantemente il costo e l’invasività delle procedure attualmente in corso.
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I modelli sono ancora nelle fasi iniziali di fase e c’è una lunga strada da percorrere prima di machine learning è pronto ad entrare in diagnosi campo cognitivo malattie. Tuttavia, il team di IBM dice che la ML algoritmi sviluppati per la ricerca può anche essere ampliato per modello e rilevare gli altri fluido spinale a base di biomarcatori — non solo per la malattia di Alzheimer, ma altre malattie, troppo.
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