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拉曼光谱仪(一种用于测量散射激光强度的技术)的机器学习分析在将阿尔茨海默氏病应用于容易获得的实验室标本：唾液后，已显示出作为阿尔茨海默氏病筛查工具的强大潜力。

由纽约州立大学法医专家伊戈尔·莱德涅夫(Igor Lednev)博士领导，研究结果背后的研究人员指出，目前诊断阿尔茨海默氏病的方法“在疾病的最早阶段诊断效率低下，昂贵且无法成功”。

该团队假设，拉曼光谱仪可能会在唾液中检测出传统诊断方法在更多涉及的检查中经常遗漏的东西。

为了找到答案，他们使用了该技术来分析从患有已知阿尔茨海默氏病和轻度认知障碍(MCI)的个体以及健康志愿者那里收集的唾液样本。

接下来，在唾液读数的光谱数据集上训练和测试人工神经网络，他们通过内部验证发现，他们的技术在区分阿尔茨海默氏症与MCI和正常状态方面达到了99%的准确性。

此外，使用独立的数据集进行盲目外部验证，该技术达到了理想的100%。

研究人员由此得出的结论是，使用机器学习对唾液进行拉曼高光谱分析具有“作为非侵入性，有效且准确的方法诊断阿尔茨海默氏病的显着潜力。”