Forscher des Worcester Polytechnic Institute entwickelten ein maschinelles Lernmodell, das MRT-Scans aus 95 Gehirnregionen analysiert, um die Alzheimer-Krankheit mit nahezu 93% Genauigkeit zu erkennen, wobei der Volumenverlust des Hippocampus als wichtiger früher Biomarker identifiziert wurde.

Forscher am MIT entwickeln eine bahnbrechende KI-gestützte Software, die automatisch acht verschiedene Nervenfaserbündel in MRT-Aufnahmen des Hirnstamms segmentiert.

Forscher der Harvard-Universität veröffentlichen das Basis-Modell BrainIAC in Nature Neuroscience, das Demenz, Schlaganfall und Krebs aus 48.900 MRT-Scans vorhersagt.