通过使用先进的算法，科学家们希望识别出与痴呆症风险相关的大脑波模式。照片来源：123RF
想象一下一个外观时尚、便携的家庭设备，类似于头带或帽子，内置微小的电极。将其戴在头上，这些传感器可以检测微妙的大脑活动，就像脉搏检测智能手表、血压腕带或心率监测器一样。但这个工具不是检查你的心跳。通过实时分析数据，这样的设备可以在症状明显之前数年就寻找阿尔茨海默病的迹象。虽然这种监测器尚未面世，但人工智能可能会使其成为现实。
“读数可能像交通灯系统一样简单——绿色表示健康活动，黄色表示需要注意的情况，红色表示需要咨询医疗专业人士的时候，”梅奥诊所神经学人工智能项目主任大卫·T·琼斯（David T. Jones）说。“你将能够像现在监测心率和血压一样监测大脑健康。我们还没有达到这一步，但这将是未来。”
琼斯表示，这种技术可能还需要十年或更长时间才能广泛应用，但科学正在迅速发展。
梅奥诊所的大脑波研究只是科学家们利用人工智能的力量来寻找认知障碍早期指标的一种方式。科学家们正在使用人工智能研究血液生物标志物——其中一些与阿尔茨海默病有关。人工智能还帮助他们寻找可以将痴呆症与慢性健康状况（如炎症、某些视力问题、高胆固醇、高血压、糖尿病和骨质疏松症）联系起来的数据。
人工智能使这些努力成为可能，因为它可以以惊人的速度分析电子患者健康记录中大量复杂的数据，并且通常能够检测到人类无法察觉的细微差别。
“我们希望尽可能早地检测痴呆症，”美国国家老龄化研究所神经科学部门副主任珍妮·拉金（Jennie Larkin）说。“人工智能主要有助于理解和管理传统分析方法难以处理的大量复杂数据。其潜力在于成为帮助我们理解丰富医疗数据和识别我们无法独立发现的可能性的出色助手。”
人工智能已经在其他医疗环境中使用，包括乳腺X光筛查，研究人员对其对大脑健康的潜在贡献感到兴奋。
“人工智能应该加速我们预测慢性疾病风险增加的能力，”芝加哥医学院神经退行性疾病和治疗中心细胞与分子药理学教授兼学科主席朱迪·波塔什金（Judy Potashkin）说。
据美国疾病控制与预防中心统计，2020年，估计有580万65岁以上的美国人患有阿尔茨海默病。预计到2060年，这一数字将几乎翻两番，达到1400万。这种疾病的特点是进行性记忆丧失、性格变化，最终无法完成日常任务，如洗澡、穿衣和支付账单。
有些人对人工智能的日益使用感到担忧，担心它会取代人类的工作。但专家们坚持认为，它只会增强人类的工作能力。
“人工智能功能强大，拥有许多数据库可以搜索，并且可以以惊人的速度进行搜索，”纽约大学朗格健康学院生物伦理学教授阿瑟·卡普兰（Arthur Caplan）说。“人类会疲劳，而人工智能不会。”
人工智能还有潜力弥资助深临床医生和经验较少的提供者之间的专业知识差距。例如，人工智能可以识别患者声音的微妙变化，这有助于诊断帕金森病、阿尔茨海默病或肌萎缩侧索硬化症（ALS）。琼斯说：“专家所做的很多工作涉及从培训和经验中识别模式，这是人工智能可以帮助非专家复制的。”
在琼斯认为最终可能导致家庭监测器的大脑波研究中，梅奥科学家使用人工智能扫描脑电图（EEG），寻找阿尔茨海默病等认知问题患者的异常模式。他们研究了在梅奥诊所接受脑电图检查的11,000多名患者的数据，识别出特定差异，包括大脑前部和后部的脑波变化。
“人类看不到它们，但机器可以看到，”琼斯说。希望有一天临床医生能使用人工智能在记忆问题出现之前及早捕捉到这些模式。
马萨诸塞州总医院的一个团队使用人工智能和磁共振成像（MRI）开发了一种算法来检测阿尔茨海默病。他们使用近38,000张来自约2300名阿尔茨海默病患者和约8400名非患者的脑部图像训练模型。然后，他们在五个图像数据集中测试了该模型，以查看其是否能准确识别阿尔茨海默病。研究作者之一、医院系统生物学中心放射学研究员马修·莱明（Matthew Leming）表示，该模型的准确率为90.2%。
未来研究中解释MRI数据的一个挑战是，“人们只有在出现其他症状时才会来做MRI扫描”，这可能会影响结果。“如果一个人来医院做MRI，通常不是因为他是健康的，”他说。
在加利福尼亚大学旧金山分校，研究人员使用人工智能设计了一种算法，以确定某些健康状况是否可以预测谁将来可能患上该疾病。这些状况包括男性和女性的高血压、高胆固醇和维生素D缺乏，男性的勃起功能障碍和前列腺肥大，女性的骨质疏松症。
他们使用了一个包含超过500万名有和没有阿尔茨海默病的患者的临床数据库来设计模型。在一组非阿尔茨海默病患者中，该算法在七年内准确预测了72%的患者最终会被诊断为阿尔茨海默病。
研究作者之一、生物工程师和医学生爱丽丝·唐（Alice Tang）表示，这项研究提出了预防和治疗这些状况可能有助于保护免受最终痴呆症影响的希望。
“这些状况与阿尔茨海默病的关联比那些没有任何其他健康问题的人更强，”唐说。然而，她强调，并非所有患有阿尔茨海默病的人都有这些状况，也并非所有有这些状况的人都会发展成阿尔茨海默病。这只是个预警信号。一种需要进一步研究的预测工具。”
一些专家敦促谨慎，强调人工智能的许多工作仍处于初步阶段。“我们不一定有足够的数据来验证这些工具是否能够预测某人的风险，”阿尔茨海默病协会科学参与副总裁丽贝卡·埃德迈尔（Rebecca Edelmayer）说。
“总体而言，人工智能在这种情况下是件好事。但它带有很大的‘但是’。”卡普兰说，包括健康保险和雇主歧视的潜在风险。但他补充说，最大的问题是：人们是否想知道？如果知道，他们会怎么处理这些信息？
巴尔的摩的一位退休科学作家乔尔·舒尔金（Joel Shurkin）的妻子、海洋生物学家卡罗尔·霍华德（Carol Howard）于2019年因早发性阿尔茨海默病去世，享年70岁。他说：“老实说，我什么也不会做。除了几种药物，没有什么可做的。”
来自马里兰州贝塞斯达的凯瑟琳（Kathleen，76岁，为了保护隐私仅使用名字）的丈夫在今年4月因阿尔茨海默病并发症去世，享年82岁。他的母亲和姐姐也死于这种疾病，因此这对夫妇在丈夫70多岁时被诊断出阿尔茨海默病时并不感到惊讶。“我们已经生活在风险中，并且安排好了事务，”她说。提前知道“预示着漫长而缓慢的死亡，带来毁灭性的心理和经济后果”，她说。
他们的女儿，现年40多岁，报名参加了监测大脑健康的研究所，希望及早发现病情。凯瑟琳相信人工智能研究最终将对早期诊断和治疗产生重大影响。“我认为这将是奇迹般的，”她说。
卡普兰表示，提前知道痴呆症即将来临有一些优势。“你可以规划你的生活，”他说。“明年去度假而不是等待。安排好你的事务。讨论这件事，让每个人都做好准备，这对其他人有很大价值。”
美国国家老龄化研究所的拉金指出，更早发现这种疾病“可能为新的治疗方法提供机会”。“我们学到的东西非常令人充满希望，”她说。
卡普兰同意这一点。“当你说不出话、走不动路时，修复大脑是非常困难的，”他说。“早期诊断提高了在损害发生之前尝试新干预措施的希望。我不是说这一定会发生，但人工智能的潜力确实打开了大门。”
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