精準醫療

神經網路解析基因數據預測認知衰退

本文探討運用神經網路技術，分析高維度基因表達數據以預測認知衰退的精準醫療模型。此方法透過深度學習架構，捕捉基因變異與認知功能間的複雜非線性關聯，超越傳統統計方法的解析能力。文章詳述了模型建構的關鍵技術，包括為確保評估嚴謹性而採用的留一交叉驗證（LOOCV），以及為防止過擬合而引入的L1正規化。最終，此模型能將基因數據轉化為可量化的認知衰退指標，為阿茲海默症等神經退化性疾病的早期預後評估，提供更具科學性的決策依據。