上海
阿爾茨海默病等癡呆癥的早期識別一直以來都面臨非常嚴峻的挑戰：其臨床癥狀常與衰老混淆，而傳統診斷需結合認知測試、血液檢測和多種影像學檢查，即便經驗豐富的神經科醫生區分具體類型時準確率仍不足70%。然而，一項技術的進步突破性解決了這一難題。
據新華社報道，美國妙佑醫療國際的研究人員開發出一款人工智能工具，僅通過單次腦部代謝掃描數據，就可以幫助醫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。這項研究發表于新一期《神經學》期刊。
研究團隊表示，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。
FDG-PET，即氟代脫氧葡萄糖正電子發射斷層掃描，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域有區別。該工具通過比對已經確診罹患不同類型的癡呆癥患者的大腦葡萄糖代謝區域特征，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，臨床醫生解讀腦部掃描數據的速度提升近兩倍。
據世界衛生組織數據，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，準確診斷依賴于經驗豐富的神經?？漆t生。這項新技術將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。
原標題：《有一款工具，一眼就能識別阿爾茨海默癥》
欄目主編：劉暢 文字編輯：劉暢
來源：作者：文匯報 劉佳雯
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