数据驱动模型助力阿尔茨海默病早筛

阿尔茨海默病（AD）是一种严重的神经系统疾病，导致大脑萎缩和脑细胞死亡。在美国，AD是65岁以上人群的第五大死因，2023年约690万老年人确诊，但未诊断率很高。本研究旨在开发一个基于真实数据的预测模型，利用年龄、性别、ADAS-Cog13、内嗅皮层、梭状回、颅内体积、淀粉样蛋白-β和Tau蛋白等八个风险因素，识别AD患者。该模型为随机模型，有望提高早期筛查效率。需注意，该研究为预印本，尚未经同行评审。