人工智能（AI）正在革新痴呆症的诊断方式。梅奥诊所的AI专家开发了一种新型诊断方法，通过识别脑电活动中的隐匿模式来辅助诊断。这种人工智能工具可分析脑部扫描图像，将其与大型数据库比对，从而发现特定类型的痴呆症特征。该技术不仅能够实现更早、更快速和更精准的诊断，对于缺乏专科医疗资源的地区尤其具有突破意义。
最新研究测试了梅奥诊所研发的StateViewer人工智能诊断工具。该工具通过分析氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描（FDG-PET）数据，观察大脑不同区域对葡萄糖的代谢情况。受痴呆症影响的脑区通常呈现较低的葡萄糖代谢水平，例如在问题解决和记忆相关脑区出现代谢降低可能是阿尔茨海默病的重要指标。
StateViewer将扫描结果与包含3600余例已确诊痴呆症患者的FDG-PET数据库进行比对，通过识别脑部代谢模式和葡萄糖使用特征，有效区分不同类型的痴呆症。临床试验显示，该工具实现了88%的准确诊断率，且较传统方法显著缩短诊断时间。特别对于路易体痴呆和后皮质萎缩等临床症状相似的类型，该工具展现出卓越的鉴别能力。
该人工智能系统通过生成彩色编码的脑部代谢图谱，直观显示受累脑区，为医疗专业人员提供可视化诊断依据。这类AI工具被设计为临床决策支持系统，而非替代医生判断，其优势在于快速处理复杂数据并提供标准化辅助诊断。
未来研究方向包括验证AI工具在早期疾病检测、治疗方案制定及向基层医疗机构推广专家级诊断支持的潜在价值。这项技术突破为改善全球痴呆症诊疗资源分配不均问题提供了新的解决方案。
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