北卡罗来纳大学医学院的研究人员在出生时使用MRI脑部扫描和机器学习技术来预测2岁时的认知发展，准确率为95%。
资深作者John H. Gilmore博士，Thad和Alice Eure精神病学杰出教授兼UNC社区精神卓越中心主任说：“这一预测可以帮助识别出生后不久出现认知发育不良风险的儿童。”健康。“对于这些孩子，在生命的第一年左右进行早期干预 - 当认知发育正在发生时 - 可以帮助改善结果。例如，在有风险的早产儿中，可以使用成像来查看谁可以拥有问题。”
这项由NeuroImage杂志在线发表的研究使用了一种称为机器学习的人工智能应用来研究出生时大脑中的白质连接以及这些连接预测认知结果的能力。吉尔摩说，北卡罗来纳大学和其他地方的研究人员正在努力寻找成像生物标志物，这些生物标志物可能会导致认知结果不佳以及自闭症和精神分裂症等神经精神疾病的风险。在这项研究中，研究人员在第二个早产儿童样本中复制了最初的发现。
“我们的研究发现，出生时的白质网络具有高度的预测性，可能是一种有用的成像生物标记物。我们可以在第二组儿童中复制这些发现，这一事实提供了强有力的证据，证明这可能是一个真实而普遍的发现，”他说。卡罗莱纳州发育障碍研究所的博士后研究员Jessica B. Girault博士是该研究的主要作者。北卡罗来纳大学的共同作者是北卡罗来纳大学弗兰克波特格雷厄姆儿童发展研究所的Barbara D. Goldman博士，助理教授Juan C. Prieto博士，以及神经影像研究与分析实验室主任Martin Styner博士。精神病学。国家精神卫生研究所(NIMH)和国家儿童健康与人类发展研究所(NICHD)为这项研究提供了资金支持。
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