这项发明在《衰老神经生物学》的期刊上有着具体的引见。作为研讨这项课题的专家，麦吉尔年夜学神经学和精力病学的副传授Pedro Rosa－Neto说：“假如你能提早晓得一群人中谁将会得聪慧症，那末这小我将能更好的测试预防该疾病的新药物。”
这个算法是经由过程搜索年夜脑扫描淀粉样卵白的构成来失效的，在那些被发明有轻度认知功效妨碍的人们的年夜脑中，卵白质逐步积聚然后成长为聪慧症。在老年聪慧发生发火前，淀粉样卵白可在年夜脑中渐渐积聚长达数年或许数十年，而且其将同时在年夜脑的分歧地位以分歧的速度积聚。更值得一提的是，其实不是每一个有淀粉样卵白积累的人都邑构成认知妨碍。这增长了迷信家们研讨聪慧成长过程的难度。
机械进修让它变的更简略
经由过程研讨阿兹海默神经影象学筹划（ADNI）中的数百种PET扫描影象，迷信家们练习训练出一种可以经由过程起首剖析具有轻度认知妨碍的患者脑中的淀粉样卵白累计水平，并进而能提早在老年聪慧发生发火前有所发觉的算法。以后他们颁布了那些终究得了老年聪慧病人们脑部扫描样本。
随后他们宣布了一系列新的脑扫描图象，个中一些来自于今朝得了轻度认知妨碍的患者。不外，这一系列新宣布的图象均来自于在患者病情进一步减轻之前。这个算法猜测了最初患者病发的几率，准确度到达了84%。
Rosa-Heto对麦吉尔时报说：“这是一个数据和开放科技若何给患者护理带来实在利益的实例。”
给病人护理带来的最年夜的利益就是进步了临床实验的胜利率和评价了针对老年聪慧症（最多见聪慧情势）药物的效率。
此项研讨的配合引导人Serge Gauthier对麦吉尔时报说：“经由过程这个办法，临床实验可乃至力于研讨那些在短时光内以内有较高能够成长成为聪慧的个别。这年夜年夜节俭了实行这项研讨所必需要消费的本钱和时光。”
