人工智能（AI）正在帮助医生比以往更早地检测和治疗诸如肌萎缩侧索硬化症（ALS）、阿尔茨海默病和痴呆症等神经退行性疾病。通过使用机器学习和深度学习，AI可以分析大量的患者数据，提前数年预测疾病风险，为人们提供了更好的早期治疗机会。
在肌萎缩侧索硬化症（ALS）中，诊断通常需要时间，因为医生必须首先排除其他疾病。这可能导致治疗的延误。但现在，AI可以通过研究语音模式、运动技能和步态来检测医生可能最初没有注意到的小变化。这加快了诊断速度，并允许更早的治疗。
AI还帮助识别那些没有先前记录的患者的ALS迹象。这意味着更快的诊断和更好的治疗结果。
加州大学旧金山分校（UCSF）的研究人员开发了一种使用机器学习的方法，可以在症状出现前七年预测阿尔茨海默病。该系统通过研究电子健康记录，查看高胆固醇、抑郁症和维生素D缺乏等风险因素。
这种预测模型的成功率为72%，使患者能够开始生活方式的改变或尝试早期治疗，从而可能减缓疾病的进展。
痴呆症包括许多病症，如血管性痴呆、路易体痴呆和额颞叶痴呆。这些病症受到遗传、环境和背景的影响。AI通过研究大量医疗数据帮助研究人员理解这些复杂的模式。
AI还发现了新的遗传风险因素，帮助科学家发现更好的治疗选择。根据美国国立卫生研究院（NIH）阿尔茨海默病及相关痴呆症中心的说法，AI工具使得更容易理解不同形式的痴呆症之间的联系。
AI不仅帮助医生，还在家庭护理中发挥作用。AI驱动的机器人正在测试中，以帮助痴呆症患者在日常生活中。这些工具可以提醒患者服药，在紧急情况下提供帮助，并支持独立生活。
这些发展可能会减轻家庭的压力，并提高患者的生活质量。
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