中新社香港6月7日電 (記者 戴小橦)記者7日從(cong) 香港科技大學(科大)知悉，科大領導的國際研究團隊最近開發了一套人工智能(AI)模型，通過利用遺傳(chuan) 信息，在出現病征之前預測罹患阿爾茲(zi) 海默症(俗稱“老年癡呆”)的風險，準確率超過70%。

　　由科大校長葉玉如及科大大數據研究所主任陳雷帶領的研究團隊，於(yu) 是次計劃中研究人工智能模型，特別探索深度學習(xi) 模型能否利用遺傳(chuan) 信息來評估罹患阿爾茲(zi) 海默症的風險。團隊建立了首批深度學習(xi) 模型，用於(yu) 評估歐洲和中國人群患上阿爾茲(zi) 海默症的多基因風險。

　　該研究將新型深度學習(xi) 模型與(yu) 基因檢測相結合，可估計一個(ge) 人在其一生中患阿爾茲(zi) 海默症的風險，準確率超過70%。科大表示，這將革新阿爾茲(zi) 海默症及其他常見疾病如心血管疾病的診斷、幹預、治療和臨(lin) 床研究。研究團隊目前正進一步研究並完善該模型，最終目標是將其納入常規篩查的流程中。

　　葉玉如表示，這一重大突破將加快阿爾茲(zi) 海默症的大規模風險篩查以及風險分級。除了風險預測之外，此方法還能將個(ge) 體(ti) 根據疾病風險分級，為(wei) 阿爾茲(zi) 海默症的致病和惡化機製提供了嶄新研究思路和見解。

　　陳雷表示，這項研究展示了將人工智能應用在生物科學中，能為(wei) 生物醫學和疾病相關(guan) 研究帶來巨大裨益。同時突顯了人工智能的潛力，能在解決(jue) 跨學科挑戰中提供強大高效的工具。相信人工智慧將在不久的將來在各種醫療領域擔當重要角色。(完)