機器學習技術於生醫領域應用分析-以失智症早期偵測為例

全球高齡化問題越來越顯著，根據聯合國於2015年發布的最新人口發展研究數據顯示，2014年全球65歲以上的高齡人口已達5.86億人，若依據國家開發程度作為分群的話，包含丹麥、荷蘭、德國、美國、英國、日本、義大利等國家在內的極高度人口開發（very high human development）國家，高齡人口占比平均已高達17%，其中日本老年人口占比更已達26%，義大利與德國也有高達21%的比重。年齡的增加除了將伴隨生理層面的組織器官功能性的退化外，心理層面的記憶、辨識與認知退化也將逐漸發生，當中最顯著的就是失智症，可再分為退化性與血管性兩大類型，而大部分又以退化性失智症為主。由於失智症為一漸進式的退化疾病，早期症狀輕微且不易察覺，導致常常被忽略而延誤就診。

無獨有偶，北美放射醫療協會(RSNA)在2016年7月發布一則新聞訊息，指出學研單位透過機器學習技術協助阿茲海默症的早期偵測。隨著在資料探勘、分析處理以及機器學習技術不斷突飛猛進下，將帶給臨床實現失智症早期診斷的應用潛力，因此本文將針對機器學習於失智症早期診斷的目前應用與現況進行分析，提供讀者作為布局參考。