人工智能（AI）或许尚未先进到足以治愈阿尔茨海默病，但根据剑桥大学的研究，它可以加速更有效治疗方法的寻找。
剑桥大学的科学家利用人工智能优化了阿尔茨海默病药物的临床试验，表明这项技术可以使试验更加有效和高效，从而加快新药的研发进程。
一个AI模型被用于重新评估一种药物已完成的临床试验结果，该药物在认知能力轻度下降、进展缓慢的患者群体中减缓认知衰退达46%。
剑桥大学表示，使用人工智能使研究团队将试验参与者分为两组——缓慢或快速向疾病发展的患者——然后分别研究药物对每组的影响。
“许多有前景的新药在给予患者时已经太晚，他们无法从中受益。通过我们的AI模型，我们现在可以准确地识别患者，并将合适的药物匹配给合适的患者，”该研究的主要作者佐伊·科尔齐教授说。
“这使得试验更加精准，因此它们可以更快推进，成本更低，加速对痴呆症治疗的精准医学方法的迫切需求，”她补充道。
通过人工智能更精确地选择试验参与者，有助于挑选出最可能从治疗中受益的患者，从而可能降低新药开发的成本。
剑桥大学研究人员开发的模型可以预测处于认知能力轻度下降早期阶段的人是否会发展为全面的阿尔茨海默病以及其发展速度。根据研究人员的说法，它的预测准确率是基于记忆测试、MRI扫描和血液测试的标准临床评估的三倍。
“这种由人工智能驱动的方法可以通过更个性化的药物开发，显著减轻痴呆症护理对英国国家医疗服务体系（NHS）的压力和成本，”英国东部健康创新机构的主要顾问乔安娜·登普西说。
尽管本研究中开发的药物并非旨在治愈阿尔茨海默病，但它们可以减缓认知能力的下降，从而防止患者病情恶化。
“人工智能可以指导我们找到那些在适当阶段接受治疗会受益的痴呆症患者，这样我们才能真正开始对抗这些残酷的疾病。由人工智能指导的临床试验更快、更便宜、更好，具有加速发现针对个别患者的精准治疗方法的强大力量，减少副作用和医疗服务的成本，”科尔齐说。
她补充道：“和许多人一样，我曾无助地看着痴呆症夺走我所爱的人。我们必须加快痴呆症药物的研发。在过去三十年的研究和开发中，已经投入了超过400亿英镑（530亿美元），我们不能再等三十年。”
尽管经过了几十年的研究，痴呆症治疗的临床试验大多以失败告终，新疗法的失败率“异常高”，达到95%，而研究和开发的资金投入已高达430亿美元，剑桥大学表示。
痴呆症是英国的主要死因之一，也是全球范围内的主要死亡原因，每年造成1.3万亿美元的损失——而在2050年之前，这一数字预计将增长三倍。这项新研究得到了英国皇家学会、阿兰·图灵研究所和惠康基金会的资助。研究结果发表在《自然通讯》杂志上。
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