人工智能正在为阿尔兹海默症的研究和治疗带来崭新机遇！

研究人员正在探索如何利用 AI 及海量数据，帮助诊断甚至是预防阿尔茨海默症等神经疾病。

在不久的将来，神经疾病诊疗可能会出现这样的场景：患者躺在检查台上，扫描仪缓缓旋转扫过其头部，生成的大脑 3D 模型被加载到计算机中，AI 即刻实现模型与数十万乃至百万个已知病例模型的比对过程，医生在几分钟内便可知是否存在病变迹象。

在众多可能的 AI 应用场景中，医疗无疑是前景最为广阔的领域之一。事实上在诊断和精准医疗方面，AI 已经取得卓有成效的进展，驱动了癌症检测等医疗创新突破，为挽救更多生命带来了全新契机。

重新认识大脑。

当下，基于算力正在不断提升、AI 建模能力也在不断增强，研究者们将目标转向了大脑，试图通过 AI 与海量数据帮助诊断和预防阿尔茨海默症等疾病。

Alzheimer’s Disease International 提供的数据显示，每年将新增 1000 万痴呆病例。目前全球已有 5000 万例痴呆病例，每年造成的经济损失高达 1.3 万亿美元，而全球患有神经系统疾病的人群总数量超过 30 亿。

因而在今天，伦敦大学学院（UCL）的研究人员希望借助生成式 AI，彻底改变脑科疾病的诊断方式，以获得神经科的个体更优治疗方法。

构建复杂大脑模型的过程，意味着对数据、科学知识和创意进行重新解构，最终打造的不仅是大脑模型个体，而是涵盖了每一种大脑可能性的模型集群，让医生能根据患者的独特情况，提供个性化的诊疗与护理。

为此，必须建立全新的思维方式，研究人员不仅需要熟悉大脑生物学，构建科学模型的方式也将进行创新。AI 模型需要能够创建 3D 数据以便形成可用的大脑影像，因为大脑本身是三维的，故而研究团队的工作重点在于将生成式 AI 能力从 2D 拓展到 3D。

“智+算”的技术支撑

为实现这一目标，研究团队使用 HPE 的高吞吐量和高性能计算（HPC）服务器，以及新型生成式 AI 软件架构来处理大规模的海量数据。

该团队的训练集包含了全球超过 60 万张来自临床和志愿者的全息图像，研究人员希望能够从 PB 级别单位的数据中获取洞见，这不啻为一项挑战。最终，团队决定着手构建包含了所有任意可能性的大脑模型，以建立对人类大脑的全面认知。

为了构建此模型，UCL 与 HPE 达成合作，利用 HPE Apollo 6500 及使用 NVIDIA® GPU 的 HPE Cray 超级计算 EX 系统构建 HPC 环境。本系统由 UCL 的高级研究计算中心（ARC）运营，该中心专门为 UCL 计算科学和数字学术的工具、实践和系统提供服务。

为了扩展 AI 模型的训练能力，更好地在多个并行节点上分析日趋庞大的数据，ARC 团队选择了 HPE 机器学习开发环境软件，该软件允许模型以线性方式扩展，从而能够随研究的升级而不断进化，同时也为神经学领域以外的模型能力拓展预留了空间。

推动医学进步

UCL 的研究人员认为，该模型将帮助医生获得新一代个性化护理能力。医生可以利用这类模型对中风、痴呆等各种大脑相关问题的患者进行更具针对性的精准评估，以确定可能的最佳治疗方法。

一位研究人员表示，“我们正在见证人体建模方式的巨大转变。” 最终，这将促成不仅局限于大脑、而是可适用于任何复杂生物学环境的研究范式，最终重塑整个医学领域的诊断和治疗策略。


 

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