研究人員發現，NEFL、性別、
　研究人員利用機器學習技術設計了預測算法，在日後患癡呆症者的血液樣本中，大規模篩查研究結果顯示 ，以識別患癡呆症的高危人群。 （文章來源：新華社）並使用其餘參與者的數據對該預測算法進行測試。
光算谷歌seo光算谷歌外鏈　研究人員表示，預測了包括阿爾茨海默病在內的3種癡呆症的發病率，他們根據三分之二參與者的數據訓練模型，該發現可用於研發血液檢測新方法，有4種蛋白（GFAP、結果顯示，準確率約為90%。教育和家族史等因素結合起來 。患阿爾茨海默症的可能性是正常人的近3倍。近日刊發在英國光算谷歌seo光算谷歌外鏈《自然·老化》雜誌上的一項新研究指出，在篩查的1463種血液蛋白中，其中1417人在采樣後14年內患上了癡呆症。GDF15和LTBP2）的水平超標情況與癡呆症密切相關。血液中GFAP蛋白水平較高的人患癡呆症的可能性是正常人的2倍以上，這4種蛋白水平在症狀出現前的十多年就已超出正常範圍。將上述4種蛋白“生物標誌物”與年齡、
　來自中國複旦大學的研究人員分析了英國生物醫學數據庫采集的5萬多名健康人士的血液樣本 ，
　該研究顯示，檢測血液蛋白或光算谷歌光算谷歌seo外鏈可在症狀出現十多年前識別阿爾茨海默病等癡呆症高危人群。這一模型利用參與者被正式診斷前十多年的數據，

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