新加坡国家大学健康系统引领人工智能驱动的大脑健康计划 解决痴呆症漏诊与提升预防能力NUHS SPEARHEADS AI-POWERED BRAIN CARE PROGRAMME TO TACKLE UNDERDIAGNOSIS AND IMPROVE PREVENTION OF DEMENTIA | The Manila Times

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.manilatimes.net新加坡 - 英语2025-08-28 03:03:54 - 阅读时长3分钟 - 1326字
新加坡国家大学健康系统启动名为IMPROVE-COG的233万新元项目,通过AI大型语言模型分析医疗数据识别认知障碍风险,并开发亚洲首个数字大脑健康工具,结合脑健康评分系统和AI健康教练,推动痴呆症预防的早期干预,同时整合地理信息系统研究环境因素对认知功能的影响。该项目依托新加坡卫生部支持,计划与社区医疗机构合作试点,旨在建立覆盖全生命周期的大脑健康管理体系。
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新加坡国家大学健康系统引领人工智能驱动的大脑健康计划 解决痴呆症漏诊与提升预防能力

亚洲首个创新性项目将预测性人工智能与个性化健康指导相结合,推动早期干预SINGAPORE, 2025年8月27日 -- 痴呆症在新加坡仍存在严重漏诊现象。据2023年《新加坡老年人福祉研究》显示,51.5%的痴呆病例未被发现。这令人担忧,因为已有研究表明通过早期生活方式干预可预防45%的痴呆症病例。

为弥补这一差距,新加坡国家大学健康系统(NUHS)跨学科研究团队获得233万新元资助,该项目由新加坡卫生部通过国家医学研究委员会(NMRC)办公室与MOH Holdings Pte Ltd联合支持。该团队提出的"认知健康主动风险优化与进阶研究创新方法(IMPROVE-COG)"项目,整合人工智能、社区合作与全球专家资源,推动从晚期诊断向终身大脑健康管理模式转变。

"在本地环境中,许多老年人及其家属将记忆力减退视为正常衰老现象,而忽视可获得的帮助,"项目首席研究员、亚历山大医院老年医学部高级顾问谭立峰医生指出,"随着家庭规模缩小,独居老人增多,早期认知衰退的协同观察信息更难获取,导致错失早期干预机会。"

认知障碍漏诊现状

海外研究显示,约三分之一痴呆症住院患者的诊断存在编码不全现象。新加坡国家大学医院神经病学部顾问医师本杰明·谭解释:"即使存在症状也可能被忽视,例如肺炎住院患者可能已有认知衰退迹象,但仅体现在社工或治疗师的报告中,未进行正式评估。相关信息可能散落在不同医疗记录中,导致数据碎片化。"

人工智能与真实世界数据应用

研究团队将基于NUHS的DISCOVERY AI平台匿名数据,开发用于筛查和监测的AI大型语言模型(LLM)。该工具通过分析多样化临床文档,识别轻度认知障碍及痴呆症高风险个体,提供可扩展的低成本风险分层解决方案。

"我们的项目依托NUHS强大的数据基础设施生态系统,"NUHS集团首席技术官安德鲁·马克表示,"该模型将提升诊断准确性并优化临床护理,地理信息系统分析将探索绿化环境等环境因素与认知障碍的关系,指导公平有效的医疗干预。"

亚洲首个数字大脑健康工具

项目将部署亚洲首个数字大脑健康工具,包含两大创新:

  • 脑健康评分(BCS)系统:综合评估血压、睡眠、社交等12个可调节风险因素,提供涵盖中风、晚年抑郁等年龄相关疾病的全景分析
  • 脑健康教练:新一代AI行为干预工具,通过个性化提示追踪进展,激励用户进行锻炼、改善饮食等护脑行为

该工具源自麻省总医院和哈佛医学院脑健康实验室,现已成为全球脑健康联盟核心项目。在新加坡,研究团队将联合社区合作伙伴进行本土化改造,确保文化适配性。项目已与皇后镇健康区、圣卢克医院等机构建立试点合作。

新加坡国家大学健康系统致力于通过多学科研究和技术创新改善疾病预防与治疗。其成员单位包括国家大学医院、亚历山大医院等多家医疗机构,系统整合临床护理、健康科学教育和生物医学研究,为新加坡西部地区建设健康社区提供支撑。

该项目由新加坡卫生部下属国家医学研究委员会办公室资助,该机构致力于通过临床转化研究改善公共健康,目前已支持全球多项重要医学研究。

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