这篇题为《使用多模态数据进行可解释的、基于人工智能的阿尔茨海默病的预测与管理》的文章探讨了利用多模态数据改进 阿尔茨海默病 （ AD ）预测和管理的方法。 文章指出，尽管机器学习在 AD 诊断中具有巨大潜力，但其 “ 黑盒 ” 特性以及仅依赖神经影像数据的局限性，导致人们对其信任度不高，也限制了模型的性能。 为此，本文提出了一种基于可解释人工智能的多模态 AD 预测模型，该模型融合了临床数据、 MRI 分割数据和心理数据，旨在提高预测准确性和可解释性，并构建一个阿尔茨海默病患者的 24/7 监测和管理框架。
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