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阿尔茨海默病是一种缓慢发展的进行性神经退化性疾病，估算全世界大约有4-5千万患者，其中大多数年龄在60岁以上，对该病的诊断十分复杂，且多已是中晚期。美国约有6百万阿尔茨海默病患者, 该病目前被列为美国第七大死亡原因。
Age-standardized prevalence of Alzheimer's Disease, Credit to Lancet
1906年，德国精神学家与病理学家阿洛伊斯·阿尔茨海默首次描述并随后命名了阿兹海默症，阿尔茨海默注意到一名死于异常精神疾病的妇女的脑组织出现许多异常团块和缠结的纤维束。她生前的症状包括记忆力明显减退并进行至丧失，语言障碍，定向障碍和行为古怪。
100多年来，医学科学家们继续努力了解和该病相关脑组织变化的全貌。大脑中的这些斑块和缠结仍被认为是该病的主要特征，但脑组织变化可能在症状出现的十年前或更早就开始了。另一个特征是大脑中神经元之间的连接丢失，神经元负责在大脑和身体的不同部位之间传递信息。
阿兹海默症最常见的早期症状为丧失短期记忆（难以记住最近发生的事），找不到合适的常用词来表达要说的意思，处理金钱和支付账单时遇到困难，突然发现难以驾车等等，但是这些都是非特异性的，有不少疾病也会引起类似的症状。
为了确诊阿尔茨海默病，医生常常要做多个方面的工作，例如：向患者和家人询问其相关的整体健康情况，处方药和非处方药的使用情况，过去的医疗问题，进行日常活动的能力以及行为和性格变化的问题。
进行记忆力，解决问题能力，注意力，计数或语言方面的测试；以及进行常规的医学检查例如血液和尿液检查；以确定是否这些症状是由其他疾病所致。
还要进行脑部扫描例如计算机断层扫描 (CT)，磁共振成像 (MRI)或正电子发射断层扫描 (PET)，以寻找支持诊断阿尔茨海默氏症的证据和排除其他的可能原因。
这些测试常常要数周才能完成，有时还要重复进行。然而，发表在Communication Medicine (Nature(自然)的新子刊)的一个新方法只需其中一项-在大多数医院可做的磁共振成像(MRI)脑部扫描，就能够确切地诊断阿尔茨海默病，并能发现早期患者。
英国研究人员改编了一种用于癌症分类的算法，并将其应用于大脑。他们将大脑分为115个区域，并使用了656个不同的特征如大小、形状和纹理来评估每个区域。
然后他们通过机器学习训练该算法，使用783人的磁共振成图像进行培训。这些MRI数据来自216 名健康对照成年人，389 名阿尔茨海默病患者（包括201名早期患者），94名额颞叶痴呆症患者 (FTD) 和 84 名帕金森病病人 (PD)。通过研究，他们找出了那些特征的变化可以用于预测阿尔茨海默病的存在，然后形成一个新模型来诊断该病。
该团队把这个新的方法用于400多名阿尔茨海默病早期和晚期患者、健康对照组和其他神经系统疾病患者的大脑MRI扫描上以测试它们的准确性。另外，他们还使用帝国理工学院保健NHS信托基金的80多名接受阿尔茨海默病诊断测试的患者的数据进行了测试。
他们发现，仅基于MRI的机器学习系统就能准确诊断98%的参与者是否患有阿尔茨海默病，该模型优于标准海马萎缩测量(26%准确度)和脑脊液β淀粉样蛋白测量(62% 准确度)。另外，该模型能以80%的准确率区分早期阿尔茨海默病和对照人群，79%的准确率区分该病早期进行型和早期稳定型。
新研究还发现了新的与阿尔茨海默病有关的变化，包括小脑（协调和调节身体活动）和腹侧间脑（与感官，视觉和听觉相关）。这为研究这些区域与阿尔茨海默病的关系开辟了的的新途径。
尽管医学界早就知道MRI扫描可帮助诊断阿尔茨海默氏症，但是从来没有达到如此精准。通过电脑选择计算那些即使是专家也看不到的，受阿尔茨海默氏症影响的纹理和细微结构的特征变化，新的算法可以大大增强我们从标准医学成像技术中获得的信息。