一个根据世界卫生组织的数据，全球约有5500万人患有痴呆症。最常见的形式是阿尔茨海默病，一种无法治愈的疾病导致大脑功能退化的一种疾病。

　　除了身体上的影响，阿尔茨海默病不仅给患者带来心理、社会和经济上的影响，也给那些爱和照顾他们的人带来影响。由于其症状会随着时间的推移而恶化，因此对于患者及其护理人员来说，重要的是要为最终需要随着疾病的进展而增加支持量做好准备。

　　为此，位于阿灵顿的德克萨斯大学的研究人员创建了一个新的基于学习的框架，该框架将帮助阿尔茨海默病患者准确地确定他们在疾病发展谱中的位置。这将使他们能够最好地预测后期阶段的时间，随着疾病的发展，更容易规划未来的护理。

　　“几十年来，人们提出了各种预测方法，并就阿尔茨海默病及其前兆——轻度认知障碍的预测能力进行了评估，”UTA计算机科学与工程副教授朱大江说。他是一篇新的同行评议论文的主要作者，该论文发表在《药理学研究》上。“许多早期的预测工具都忽视了阿尔茨海默病发展的连续性和疾病的过渡阶段。”

　　在美国国立卫生研究院(National Institutes of Health)和美国国家老龄化研究所(National Institute on Aging) 200多万美元的资助下，朱教授的医学成像和神经科学发现研究实验室与犹他大学数学副教授王丽(Li Wang)开发了一种新的基于学习的嵌入框架，该框架将阿尔茨海默病发展的各个阶段编码，他们称之为“疾病嵌入树”(disease-embedding tree，简称DETree)。使用这个框架，DETree不仅可以有效准确地预测阿尔茨海默病的五个细粒度临床组中的任何一个，还可以通过预测患者在疾病进展过程中的位置来提供更深入的状态信息。

　　为了测试他们的DETree框架，研究人员使用了来自多中心阿尔茨海默病神经成像倡议的266名阿尔茨海默病患者的数据。DETree策略的结果与其他广泛使用的预测阿尔茨海默病进展的方法进行了比较，并使用机器学习方法重复了几次实验以验证该技术。

　　“我们知道患有阿尔茨海默病的个体通常以不同的速度恶化症状，”朱说。“我们很高兴我们的新框架比其他可用的预测模型更准确，我们希望这将帮助患者和他们的家人更好地为这种复杂和毁灭性疾病的不确定性做计划。”

　　他和他的团队相信，DETree框架有潜力帮助预测其他具有多个临床发展阶段的疾病的进展，如帕金森病、亨廷顿病和克雅氏病。