Aktuelle Forschung
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- COMPUTERGESTÜTZTE METHODENSTUDIEAndere Studienform
Einfache maschinelles Lernen erreicht die Leistung von Deep Learning bei der Entdeckung von Alzheimer-Biomarkern
Ein Vergleich von 27 computergestützten Methoden in Alzheimer- und anderen Krankheitskohorten ergab, dass einfache Klassifikatoren wie die logistische Regression die Leistung von Deep Learning mit geringeren Kosten erreichten oder übertrafen.
B1 QuelleBriefings in bioinformaticsDiagnostik & Biomarkerveröffentlicht 3. Mai 2026Volltext frei - DIAGNOSTISCHE STUDIE — FRÜHE VALIDIERUNGQuerschnittsstudie
Analyse der Gehirnwellen mit maschinellem Lernen unterscheidet Alzheimer-Patienten von gesunden Kontrollen
Forscher entwickelten ein Computer-Modell, das elektrische Gehirnaktivität analysierte, um zwischen 96 Alzheimer-Patienten und 147 gesunden Personen zu unterscheiden, mit Validierung in einer kleinen zusätzlichen Gruppe.
N1 QuelleNeuroimage. ReportsDiagnostik & Biomarkerveröffentlicht 1. März 2026Volltext frei - ALGORITHM-ENTWICKLUNGAndere Studienform
KI-Algorithmus erkennt Alzheimer-Krankheit anhand von Gehirnwellen mit 99,8% Genauigkeit
Forscher haben ein System der künstlichen Intelligenz entwickelt, das Gehirnwellenaufzeichnungen (EEG) analysiert, um die Alzheimer-Krankheit und ihre Stadien zu identifizieren, und dabei eine Genauigkeit von 99,8% in einer computergestützten Studie bestehender Daten erreicht.
S1 QuelleScientific reportsDiagnostik & Biomarkerveröffentlicht 1. Februar 2026Volltext frei - COMPUTERGESTÜTZTES WERKZEUG — FRÜHE VALIDIERUNGAndere Studienform
Ein Werkzeug zur maschinellen Lernens sagt voraus, ob PSEN1-Genvarianten Alzheimer verursachen
Forscher haben einen Computeralgorithmus entwickelt, der genetische Daten von sechs Alzheimer-Genen analysiert, um schädliche PSEN1-Mutationen von harmlosen zu unterscheiden und so die Unsicherheit bei genetischen Tests zu adressieren.
A1 QuelleAlzheimer's research & therapyAPOE & Genetikveröffentlicht 8. Januar 2026Volltext frei - ÜBERSICHTSARBEITExpertenmeinung
Maschinelles Lernen könnte die Genauigkeit der Alzheimer-Diagnose durch Gehirnscans verbessern
Diese Übersicht untersucht, wie künstliche Intelligenz bei der Diagnose der Alzheimer-Krankheit helfen kann, indem sie Gehirnscans und drei wichtige Biomarker (Amyloid-Beta, Gesamt-Tau und phosphoryliertes Tau) schneller und genauer analysiert als traditionelle Methoden.
A1 QuelleAgeing research reviewsDiagnostik & Biomarkerveröffentlicht 1. Januar 2026 - COMPUTERGESTÜTZTES MODELL — FRÜHE ENTDECKUNGAndere Studienform
Computermodelle identifizieren Pflanzenverbindungen, die Gehirnentzündungen blockieren könnten
Durch den Einsatz von maschinellem Lernen zur Analyse von Tausenden pflanzenbasierter Chemikalien identifizierten Forscher drei vielversprechende Kandidaten, die möglicherweise NLRP3, einen Protein-Komplex, der an entzündlichen Prozessen im Gehirn bei Alzheimer beteiligt ist, hemmen könnten.
S1 QuelleScientific reportsNeuroinflammation & Immunsystemveröffentlicht 29. Dezember 2025Volltext frei