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美國妙佑醫(yī)療國際的研究人員開發(fā)出一款人工智能工具，僅通過單次腦部代謝掃描數(shù)據(jù)，就可以幫助醫(yī)生識別出包括阿爾茨海默病在內的9種常見癡呆癥大腦活動模式。這有望推動實現(xiàn)癡呆癥的早期精準診斷。

研究團隊在新一期美國《神經(jīng)學》期刊上報告說，他們使用了3600多份腦掃描圖像對這款名為StateViewer的AI工具進行訓練和測試，涵蓋癡呆癥患者與認知正常人群的腦部影像。

氟代脫氧葡萄糖正電子發(fā)射斷層掃描（FDG-PET）可顯示大腦葡萄糖代謝狀況。癡呆癥患者的大腦葡萄糖代謝會出現(xiàn)異常，而不同類型的癡呆癥患者大腦中葡萄糖代謝異常的區(qū)域有區(qū)別。該工具通過比對已經(jīng)確診罹患不同類型的癡呆癥患者的大腦葡萄糖代謝區(qū)域特征，判斷出掃描對象所患癡呆癥的類型。

測試顯示，憑借單次FDG-PET腦部掃描結果，這款AI工具即可幫助醫(yī)生識別出88%的患者具體患的是哪種類型的癡呆癥。此外，在這款AI工具幫助下，臨床醫(yī)生解讀腦部掃描數(shù)據(jù)的速度提升近兩倍。

當前，癡呆癥的臨床診療面臨的一個核心挑戰(zhàn)，就是如何在疾病早期實現(xiàn)精準識別。及時診斷能幫助患者在最佳干預時機獲得最匹配的治療方案。研究人員說，這款AI工具可為那些缺乏神經(jīng)?？瀑Y源的醫(yī)療機構提供針對癡呆癥的診斷支持。

據(jù)世界衛(wèi)生組織數(shù)據(jù)，目前全球癡呆癥患者超過5700萬，每年新增病例近1000萬。癡呆癥往往癥狀交叉、進展隱匿，準確診斷依賴于經(jīng)驗豐富的神經(jīng)專科醫(yī)生?，F(xiàn)行診斷通常需要認知測試、血液檢測、影像學檢查、臨床訪談及專科會診。即便經(jīng)過全面檢測，對于臨床醫(yī)生來說，要想準確區(qū)分阿爾茨海默病、路易體癡呆和額顳葉癡呆等具體類型仍具挑戰(zhàn)性。

研究團隊認為，他們開發(fā)的AI工具是朝著癡呆癥的早期理解、精準治療乃至最終改變疾病進程邁出的重要一步。

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