[快訊] 林舜穀醫師團隊,關於使用機器學習動脈波形,以辨認阿茲海默症患者之研究,獲 Scientific Reports 刊登!

 

 

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文章介紹

 

阿茲海默症患者常見腦血管動脈硬化的狀況,而動脈硬化常是個全身性的疾病,於是林舜穀醫師與其團隊思考,是否有可能用周邊動脈的波形參數,去學習並預測患者是否有阿茲海默症。

 

研究收入了 87 位阿茲海默症患者,以及 74 位對照組,並分做訓練組跟確認組。先以非侵入性方法,量測其橈動脈壓力波形,以及指尖光吸收變化量,並將訓練組資料輸入一個五層的機器學習模型中訓練。然後再用確認組,看看其辨認阿茲海默症患者的診斷率如何。

 

結果發現,整體準確度 82.86%,特異性 92.31%,AUC 為 0.83。作者群認為,這是個不錯的初步嘗試,日後或許能以這樣的方法為基礎,開發非侵入性的阿茲海默症檢測或追蹤工具。

 

人工智慧,或機器學習,是近年的熱門題目。選擇一個在臨床上,預測很重要,但偏偏既有的工具都預測不好的領域,選一大筆資料,分成訓練跟確認組,然後把訓練組拿去跑機器學習,取得模型後,再檢測其診斷準確度,是個常見的論文發展方向。

 

 

恭喜林醫師!

 

 

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期刊介紹

 

Scientific Reports 是 Nature Publishing Group 於 2011 年開始發行的 open access 期刊,2019 年的 impact factor 為 3.998。在 Multidisciplinary Sciences 分類中為 Q1(17/71) 期刊。

 

Nature Publishing Group 的策略是,高分頂級期刊,如 Nature 或 Nature Medicine 等,依然維持訂閱制,向讀者或圖書館收錢。而若是這些高分期刊因篇幅或品質而沒辦法收的文章,則轉介到 Nature Communications(2019 IF = 12.121)或 Scientific Reports (2019 IF = 3.998)等向作者收取費用的 open access 期刊。

 

這兩本雜誌的差異是,Scientific Reports 不針對 novelty 審查,只看方法與假說是否具科學水準,至於科學上的重要性,就放上網,由群眾與歷史去評估。而 Nature Communications 則刊登在各領域中具重要性的突破。

 

而 open access 的快速能見度,也能協助科學成果擴散,對作者被看見與期刊被引用,都有幫助。

 

Nature Publishing Group 廣泛且大小魚通吃的期刊群經營策略,相當成功,也帶來豐厚的獲利。但整體來說,訂閱制期刊的獲利還是高過 open access

 

Scientific Reports 的開放平台概念,非常類似 PLOS ONE。在 2017 年,以 Nature Publishing Group 的集團力量,趁 PLOS ONE 苦於審閱者不夠,審查時間過長,作者們開始離開時,每月刊登文章數一舉超越 PLOS ONE成為世界第一大 mega journal

 

 

林舜穀醫師與新思惟

 

 

 

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