最近的进展突显了人工智能（AI）在检测脑部疾病中日益重要的作用，展示了其如何可能彻底改变早期诊断和治疗策略。世界各地的研究人员和医疗专业人士正在探索能够识别神经退行性疾病早期迹象的AI工具，包括痴呆症和脑损伤。
一个特别鼓舞人心的故事来自奥克兰理工大学（Auckland University of Technology, AUT）的高级讲师萨姆·马达尼亚（Sam Madanian）。她的创新应用灵感来自于观察母亲在电话中的直觉反应。“我说，‘你好，妈妈’，她回答，‘好吧，怎么了？’”马达尼亚回忆道。“就两个词——我妈妈是怎么知道我的心情不好的？”这一时刻激发了她研究语音模式如何揭示大脑健康问题的工作。
马达尼亚已经花了六年时间开发用于评估情绪状态的人工智能和机器学习算法。她的最终目标是创建筛查心理健康状况和早期检测严重脑部疾病的工具，如痴呆症和帕金森病。目前该应用程序在读取人类情绪时的准确率约为90%，但在检测轻度创伤性脑损伤方面仍存在困难，准确率徘徊在68-70%左右。
意识到她所从事领域的敏感性，马达尼亚强调了技术全面投入运营前所需的漫长而慎重的过程。“这是一个敏感的研究领域，特别是当与脆弱人群打交道时，”她指出。她的工具主要旨在帮助新毕业的医疗保健专业人员，通过识别潜在的细微脑损伤迹象，指导他们注意哪些症状。
但这并不是唯一一种利用AI进行脑部疾病检测的创新方法。俄勒冈健康与科学大学（Oregon Health & Science University, OHSU）的先进成像研究中心（Advanced Imaging Research Center, AIRC）正在引领前沿的磁共振成像（MRI）技术。该中心拥有3特斯拉、7特斯拉甚至12特斯拉的MRI设备，使研究人员能够进行关于痴呆症和脑肿瘤等疾病的开创性研究。
AIRC主任威廉·鲁尼（William Rooney）解释说，该中心的成立可以追溯到20世纪90年代末，当时对成像技术的需求激增。“OHSU从没有专门用于研究的MRI设备发展成为全球最全面的成像中心之一，”他说。这一演变使OHSU研究人员能够获得高质量的成像资源，从而在神经科学研究方面取得了重大进展。
AIRC开发的创新技术之一是由查尔斯·斯普林格博士（Charles Springer, Ph.D.）开发的代谢活动扩散成像（Metabolic Activity Diffusion Imaging, MADI）。这种技术使用MRI捕捉人体内详细的代谢活动，包括大脑。斯普林格强调了MADI的应用潜力，特别是在监测肿瘤对治疗的反应方面，表明其性能优于传统的成像技术，如正电子发射断层扫描（PET）。
另一位OHSU研究员马丁·派克博士（Martin Pike, Ph.D.）则专注于通过强大的MRI技术研究脑病理。他的团队一直在利用12特斯拉MRI的独特功能研究恶性胶质瘤和中风。“由于高场强MRI，我们在动物成像方面一直具有优势，”派克指出，强调了这项技术在增强神经疾病可视化方面的优势。
这些进展不仅突显了成像技术日益复杂，还表明AI作为辅助诊断和分析工具的作用日益增强。密歇根大学（University of Michigan）的亚历山德鲁·D·伊奥丹博士（Alexandru D. Iordan, Ph.D.）领导的研究表明，使用功能性MRI（fMRI）和正电子发射断层扫描（PET）等成像工具已经导致了关于tau蛋白积累如何影响痴呆症患者的行为和认知功能的令人着迷的发现。
伊奥丹的研究揭示了tau蛋白引起的中断与行为症状之间的关联，这促使科学界探讨针对该网络的潜在干预措施，可能采用轻度电流或磁场——这是许多研究机构的研究人员共同呼吁的前景。
然而，将AI工具整合到脑部疾病检测中也引发了有关其有效性和伦理实施的相关问题。马达尼亚和另一位专家，奥克兰大学的雷扎·沙哈米里（Reza Shahamiri）都强调了将AI视为医疗保健专业人员的补充工具而非替代品的重要性。“AI可以提供自动化，使医生更容易做出诊断，”沙哈米里表示。他强调，关键在于将人类的触感和临床判断与先进技术结合使用。
通过合作和严格测试，研究人员证明了AI有潜力与临床医生协同工作，简化流程并提高诊断准确性。每一次突破都旨在改进这些工具，使其成为标准实践的一部分，赋予医疗保健专业人员及时有效的脑部疾病干预能力。随着这些技术的发展，它们可能会开启早期检测和干预策略的新时代，标志着人工智能与人类专业知识携手改善患者预后的崭新时代。
(全文结束)
