陈氏学者、梅奥诊所医学院神经病学教授 Nathan P. Staff, M.D., Ph.D. 及其同事近期在期刊 Brain 发表了一项研究，重点探讨如何利用先进的人工智能（AI）技术改进肌萎缩侧索硬化症（ALS）的诊断和预后。ALS是一种严重的运动神经元疾病，其早期诊断极具挑战性，因为其症状可能与包涵体肌炎或神经根病等其他疾病相似。该研究分析了超过46,000名患者的神经传导F波响应数据，并利用人工智能识别可能指向ALS的特定模式。这一突破有望实现更早的干预、更有效的疾病管理，并提高患者的生活质量。将此类AI工具整合到临床实践中，可能彻底改变ALS及其他类似疾病的诊断与治疗方式。
利用F波响应的人工智能模型预测ALS
