AI 的强大，不仅是在军事方面，医疗上更是可以达到更为正面的功用。面对目前还尚无解药且较难确诊的阿尔兹海默症（Alzheimer’s disease），现阶段学者已发展出了许多检测方式，希望能尽早发现症状，至少能在发病前能提早做些准备。这里有的是通过验血，有的则是抽取脑脊髓液进行检查，而非侵入性的检测方式也有，只是显然精确性或提早发觉病征的时间可能仍有待改进。对此，有人尝试通过机器学习来分析出以往可能人力难以察觉的征状，而且准确度就目前初步看来算是相当值得期待。
来自意大利巴里大学的科学家想到可以运用 AI 人工智能科技，来进行 MRI 脑部断层扫描图片的学习比对，尝试着通过机器学习来尽可能提早诊断出症状，而就初步的尝试结果，其准确率表现算是相当正面。他们先是提供 67 组 MRI 让 AI 进行学习（38 个是来自阿尔兹海默症病患；29 个则是健康的控制组），之后再通过分析 148 组图片进行初步的准确度验证 — 这其中有 48 名是已经确诊阿尔兹海默症，还有 48 名是罹患轻度认知障碍，不过之后也在 2.5 至 9 年后发展成了阿尔兹海默症。
这个演算法最终缴出了超过八成准确度的成绩单，其中针对阿尔兹海默症可达 86%，而轻度认知障碍的部分则是也有 84% 的判断正确度。对于此结果，有学者认为这将有极高的价值，甚至认为可望能提早近 10 年发现人体可能的问题。是说，尽管这样的结果相当令人兴奋，不过由于目前的样本数还是太少，所以还需要更大量的测试才能验证可靠度，该团队甚至也准备要将这样的判断方式延伸至更多病症，如：帕金森氏症等，希望在未来还能有更广泛的应用。
经由: Engadget, New Scientist
来源: Cornell University Library
